(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者により入力されたキーワードから目的のバイオアイテムを検索する、少なくとも制御装置と記憶装置と出力装置とを備えたバイオアイテム検索装置において、
上記記憶装置は、
上記バイオアイテム毎に、該バイオアイテム名が記載された文献を有するバイオアイテム文献セットを記憶するバイオアイテム文献セット記憶手段、
を備え、
上記制御装置は、
上記各バイオアイテム文献セットにおいて、上記キーワードを該バイオアイテム文献セットの中から検索し、該バイオアイテム文献セットのうち上記キーワードを含む文献数Ｎｈを、上記バイオアイテム毎に取得する文献数取得手段と、
上記文献数取得手段によって取得された上記文献数Ｎｈが１以上である上記バイオアイテムを、候補バイオアイテムとして選出する候補バイオアイテム選出手段と、
上記候補バイオアイテム毎に、
ａ）上記文献数Ｎｈ、および／または、
ｂ）上記キーワードを含まず且つ上記バイオアイテム名を含む文献数（該バイオアイテムの上記バイオアイテム文献セットの文献数−Ｎｈ）、
から構成される文献数テーブルを作成するテーブル作成手段と、
上記候補バイオアイテム毎に、上記文献数テーブルを用いて統計計算に基づいて、該バイオアイテムと上記キーワードとの相関スコアを算出する相関スコア算出手段と、
上記相関スコア算出手段によって算出された上記相関スコアに基づいて、上記候補バイオアイテムを上記出力装置に出力する出力手段と、
を備えたことを特徴とするバイオアイテム検索装置。
【請求項２】
請求項１に記載のバイオアイテム検索装置において、
上記記憶装置は、
上記各バイオアイテム文献セットに含まれる全ての上記文献を有する全文献セットを記憶する全文献セット記憶手段、
を更に備え、
上記文献数取得手段は、更に、
上記キーワードを上記全文献セットの中から検索し、上記キーワードを含む文献数Ｎｋを取得し、
上記テーブル作成手段は、
上記候補バイオアイテム毎に、
上記ａ）上記文献数Ｎｈ、
上記ｂ）上記キーワードを含まず且つ上記バイオアイテム名を含む文献数（該バイオアイテムの上記バイオアイテム文献セットの文献数−Ｎｈ）、
ｃ）上記キーワードを含み且つ上記バイオアイテム名を含まない文献数（Ｎｋ−Ｎｈ）、および、
ｄ）上記キーワードを含まず且つ上記バイオアイテム名を含まない文献数（上記全文献セットの総文献数−上記バイオアイテム文献セットの文献数−Ｎｋ＋Ｎｈ）、
のうち少なくとも一つから構成される上記文献数テーブルを作成すること、
を特徴とするバイオアイテム検索装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載のバイオアイテム検索装置において、
上記記憶装置は、
任意の２つの上記バイオアイテムと、該２つの上記バイオアイテムの共起相関スコアと、を対応付けて記憶するバイオアイテム関係データベース、
を更に備え、
上記制御装置は、
上記バイオアイテム関係データベースに記憶された上記共起相関スコアに基づいて、上記候補バイオアイテムと相関関係を有する上記バイオアイテムを関連バイオアイテムとして抽出する関連バイオアイテム抽出手段と、
上記関連バイオアイテムと上記キーワードとの合成相関スコアを、該候補バイオアイテムの上記相関スコアと上記共起相関スコアとを合成することによって求める合成相関スコア算出手段と、
を更に備え、
上記出力手段は、
上記合成相関スコア算出手段によって算出された上記合成相関スコアに基づいて、上記関連バイオアイテムを上記出力装置に出力すること、
を特徴とするバイオアイテム検索装置。
【請求項４】
請求項３に記載のバイオアイテム検索装置において、
上記制御装置は、
上記任意の上記２つの上記バイオアイテムのうち、一方の上記バイオアイテム文献セットの中から、他方の上記バイオアイテム名を検索することにより得られた、
ｉ）上記一方の上記バイオアイテム名を含み且つ上記他方の上記バイオアイテム名を含む文献数、
ｊ）上記一方の上記バイオアイテム名を含まず且つ上記他方の上記バイオアイテム名を含む文献数、
ｋ）上記一方の上記バイオアイテム名を含み且つ上記他方の上記バイオアイテム名を含まない文献数、および、
ｍ）上記一方の上記バイオアイテム名を含まず且つ上記他方の上記バイオアイテム名を含まない文献数、
のうち少なくとも一つから構成される共起文献数テーブルを用いて、上記統計計算に基づいて、上記共起相関スコアを算出する共起相関スコア算出手段と、
上記共起相関スコア算出手段によって算出された上記共起相関スコアを、上記２つの上記バイオアイテムに対応付けて、上記バイオアイテム関係データベースに格納するバイオアイテム関係データベース化手段と、
を備えたことを特徴とするバイオアイテム検索装置。
【請求項５】
請求項３または４に記載のバイオアイテム検索装置において、
上記合成相関スコア算出手段は、
上記合成相関スコアを、下記の数式１、または、該数式１の近似式に基づいて、合成すること、
Ｐ＝１−（１−Ｐ１）（１−Ｐ２）・・・（数式１）
（ここで、Ｐは、上記合成相関スコアであり、Ｐ１は、上記候補バイオアイテムの上記相関スコアであり、Ｐ２は、上記共起相関スコアである。）
を特徴とするバイオアイテム検索装置。
【請求項６】
請求項３乃至５のいずれか一つに記載のバイオアイテム検索装置において、
上記記憶装置は、
上記バイオアイテム毎に、該バイオアイテムに対応するゲノム染色体上の位置を示すゲノム位置情報を関連付けて記憶する位置情報データベースと、
上記利用者により入力された、上記目的とする上記バイオアイテムに対応する上記ゲノム染色体上の位置を含む、ゲノム領域を示すゲノム領域情報を記憶する領域情報記憶手段と、
を更に備え、
上記制御装置は、
上記候補バイオアイテムまたは上記関連バイオアイテムについて、上記位置情報データベースに記憶された、該バイオアイテムに対応する上記ゲノム位置情報に基づく位置が、上記ゲノム領域情報の上記ゲノム領域に含まれるか否かを判断し、上記ゲノム領域に含まれると判断した場合に、該候補バイオアイテムまたは該関連バイオアイテムを出力するよう制御するゲノム領域判定手段、
を更に備えたことを特徴とするバイオアイテム検索装置。
【請求項７】
請求項３乃至６のいずれか一つに記載のバイオアイテム検索装置において、
上記記憶装置は、
上記バイオアイテム毎に、該バイオアイテムに対応する識別子を示す識別子情報を関連付けて記憶する識別子情報データベースと、
上記利用者により入力された、上記目的とする上記バイオアイテムに対応する、一つ又は複数の上記識別子情報を記憶する目的バイオアイテム識別子記憶手段と、
を更に備え、
上記制御装置は、
上記候補バイオアイテムまたは上記関連バイオアイテムについて、上記識別子情報データベースに記憶された、該バイオアイテムの上記識別子情報に基づく上記識別子が、上記目的バイオアイテム識別子記憶手段に記憶された上記識別子情報の上記一つまたは複数の上記識別子に含まれるか否かを判断し、該識別子に含まれると判断した場合に、該候補バイオアイテムまたは該関連バイオアイテムを出力するよう制御する識別子判定手段、
を更に備えたことを特徴とするバイオアイテム検索装置。
【請求項８】
請求項４に記載のバイオアイテム検索装置において、
上記文献数取得手段は、
任意の２つの上記候補バイオアイテムのうち、一方の上記候補バイオアイテムの上記バイオアイテム文献セットの中から、他方の上記バイオアイテム名を含み且つ上記キーワードを含む文献数Ｎｓを検索により取得し、
上記テーブル作成手段は、
上記文献数Ｎｓ、上記２つの上記候補バイオアイテムに係る上記文献数テーブル、および、上記２つの上記候補バイオアイテムに係る上記共起文献数テーブルに基づいて、３次元の上記文献数テーブルを作成し、
上記相関スコア算出手段は、
上記３次元の上記文献数テーブルを用いて、上記統計計算に基づいて、上記２つの上記候補バイオアイテムと上記キーワードとの共起キーワード相関スコアを算出する共起キーワード相関スコア算出手段、
を備え、
上記出力手段は、
上記共起キーワード相関スコア算出手段によって算出された上記共起キーワード相関スコアを、上記２つの上記候補バイオアイテムと対応付けて、上記出力装置に出力すること、
を特徴とするバイオアイテム検索装置。
【請求項９】
請求項８に記載のバイオアイテム検索装置において、
上記共起キーワード相関スコア算出手段は、
上記３次元の上記文献数テーブルを用いて、
上記キーワードを含む場合の上記２つの候補バイオアイテムの相関スコアをキーワードあり相関スコアとして算出し、上記キーワードを含まない場合の上記２つの候補バイオアイテムの相関スコアをキーワードなし相関スコアとして算出し、該キーワードあり相関スコアと該キーワードなし相関スコアとの、両方および／または比較結果を、上記共起キーワード相関スコアとして算出すること、
を特徴とするバイオアイテム検索装置。
【請求項１０】
請求項１乃至９のいずれか一つに記載のバイオアイテム検索装置において、
上記統計計算は、
検定に基づいて上記相関スコアを算出すること、
を特徴とするバイオアイテム検索装置。
【請求項１１】
請求項１乃至９のいずれか一つに記載のバイオアイテム検索装置において、
上記統計計算は、
フィッシャーの正確確率検定(Fisher's  Exact  Test)、カイ二乗検定、または、ベイズ条件付確率を用いること、
を特徴とするバイオアイテム検索装置。
【請求項１２】
請求項１乃至１１のいずれか一つに記載のバイオアイテム検索装置において、
上記バイオアイテム名は、概念語を含むこと、
を特徴とするバイオアイテム検索装置。
【請求項１３】
利用者により入力されたキーワードから目的のバイオアイテムを検索する、少なくとも制御装置と記憶装置と出力装置とを備えたバイオアイテム検索装置において実行されるバイオアイテム検索方法であって、
上記記憶装置は、
上記バイオアイテム毎に、該バイオアイテム名が記載された文献を有するバイオアイテム文献セットを記憶するバイオアイテム文献セット記憶手段、
を備えており、
上記制御装置において実行される、
上記各バイオアイテム文献セットにおいて、上記キーワードを該バイオアイテム文献セットの中から検索し、該バイオアイテム文献セットのうち上記キーワードを含む文献数Ｎｈを、上記バイオアイテム毎に取得する文献数取得ステップと、
上記文献数取得ステップにおいて取得された上記文献数Ｎｈが１以上である上記バイオアイテムを、候補バイオアイテムとして選出する候補バイオアイテム選出ステップと、
上記候補バイオアイテム毎に、
ａ）上記文献数Ｎｈ、および／または、
ｂ）上記キーワードを含まず且つ上記バイオアイテム名を含む文献数（該バイオアイテムの上記バイオアイテム文献セットの文献数−Ｎｈ）、
から構成される文献数テーブルを作成するテーブル作成ステップと、
上記候補バイオアイテム毎に、上記文献数テーブルを用いて統計計算に基づいて、該バイオアイテムと上記キーワードとの相関スコアを算出する相関スコア算出ステップと、
上記相関スコア算出ステップにおいて算出された上記相関スコアに基づいて、上記候補バイオアイテムを上記出力装置に出力する出力ステップと、
を含むことを特徴とするバイオアイテム検索方法。
【請求項１４】
利用者により入力されたキーワードから目的のバイオアイテムを検索する、少なくとも制御装置と記憶装置と出力装置とを備えたバイオアイテム検索装置に実行させるプログラムであって、
上記記憶装置は、
上記バイオアイテム毎に、該バイオアイテム名が記載された文献を有するバイオアイテム文献セットを記憶するバイオアイテム文献セット記憶手段、
を備えており、
上記制御装置において実行される、
上記各バイオアイテム文献セットにおいて、上記キーワードを該バイオアイテム文献セットの中から検索し、該バイオアイテム文献セットのうち上記キーワードを含む文献数Ｎｈを、上記バイオアイテム毎に取得する文献数取得ステップと、
上記文献数取得ステップにおいて取得された上記文献数Ｎｈが１以上である上記バイオアイテムを、候補バイオアイテムとして選出する候補バイオアイテム選出ステップと、
上記候補バイオアイテム毎に、
ａ）上記文献数Ｎｈ、および／または、
ｂ）上記キーワードを含まず且つ上記バイオアイテム名を含む文献数（該バイオアイテムの上記バイオアイテム文献セットの文献数−Ｎｈ）、
から構成される文献数テーブルを作成するテーブル作成ステップと、
上記候補バイオアイテム毎に、上記文献数テーブルを用いて統計計算に基づいて、該バイオアイテムと上記キーワードとの相関スコアを算出する相関スコア算出ステップと、
上記相関スコア算出ステップにおいて算出された上記相関スコアに基づいて、上記候補バイオアイテムを上記出力装置に出力する出力ステップと、
を含む方法をバイオアイテム検索装置に実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生物学（遺伝学、疫学、システムバイオロジーを含む）、化学等を含む、情報検索を必要とする情報処理分野において、遺伝子、遺伝子多型、疾患、薬品、バイオリソース、蛋白質、人物、集団、組織、化合物、専門用語、文献フォルダなどの“バイオアイテム”およびバイオアイテムに関する情報に対して優先順位を付けて検索するバイオアイテム検索装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
利用者により指定されたキーワードに対して文献セットの検索を行い、その結果からキーワードに関連するバイオアイテム（以下、一例として遺伝子で説明する）の取得を行う既存のソフトウェアシステムにおいては、各文献についてキーワードとの相関スコアを計算し、文献のランキングを行った後、各文献に記述されている遺伝子関連語句を表示する手法が用いられている。【０００３】
ここで、キーワードに関連の深い有望な遺伝子を見つける方法として、特許文献１は、遺伝子相互関係を各遺伝子の発現のタイミングから推定する方法である。また、特許文献２は、端点キーと端点キーを結ぶオブジェクトを検索する連結検索を行って優先付けし、多数の遺伝子の中からより有望なものを取り込み検索して、優先度をつけて提示する装置である。【０００４】
また、キーワードの選定を容易にするために、キーワードをグループ化して関連するキーワードを検索する方法としては、以下の特許文献３から５に記載のものがある。すなわち、特許文献３は、キーワードと、キーワードに関連したキーワードとを同時に検索するものであり、互いに関連するキーワードをグループ分けする装置である。また、特許文献４には、キーワードをグループ化することが開示されている。また、特許文献５は、複数の設計データから実績のある設計データを抽出する装置であり、統計処理により設計データを評価する装置である。【０００５】
また、非特許文献１（2001年度  成果報告論文）に記載の汎用連想計算エンジン（ＧＥＴＡ：Generic  Engine  for  Transposable  Association）は、文書検索における頻度付きインデックスデータ（どの文書にどの単語が何回出現するというデータ）を典型とする大規模かつ粗な行列を対象として、行と行あるいは列と列（具体的には文書間および単語間）の類似度を内積型メジャーで高速計算するツールである。【０００６】
【特許文献１】特開２００３−１４１１２３号公報
【特許文献２】特開２００１−２９０８２２号公報
【特許文献３】特開平８−３０６２９号公報
【特許文献４】特開２００６−７２６７１号公報
【特許文献５】特開平１０−１４９３７６号公報
【非特許文献１】高野明彦ほか、“汎用連想計算エンジンの開発と大規模文書分析への応用”、[online]、２００２年、高野明彦、［平成１９年３月２３日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://geta.ex.nii.ac.jp/pdf/itx2002.pdf＞
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、キーワードから文献セットを検索し、ヒットした文献に含まれる遺伝子を抽出する従来の方法においては、必ずしもキーワードに関連の深い有望な遺伝子を上位に抽出することができないという問題がある。また従来の方法では、キーワードの選定が難しく、利用者の熟達を要するという問題がある。【０００８】
特に、特許文献１の方法は、関連する遺伝子を遺伝子発現のタイミングから遺伝子制御の関連を調べることを目的とするものであり、関連を調べるためには、ＤＮＡマイクロアレイなどを用いてのタイミングデータの取得を要するという問題がある。【０００９】
また、特許文献２の方法では、両端点キーの選定は、利用者の試行錯誤を伴うものであり、依然として適切なキーワードを選定することが困難であるという問題がある。【００１０】
また、特許文献３から５のいずれか一つに記載の装置または方法では、いずれもグループ化するために予めキーワードの設定を必要し、目的とする遺伝子に到達するためのキーワードの選定が難しく、また手作業でのグループ化の設定は煩わしいという問題がある。【００１１】
また、特許文献１から５のいずれの装置または方法においても、ポジショナルクローニングの問題解決において、遺伝子のゲノム範囲上を考慮して検索結果を絞り込むことができない、という問題点があった。【００１２】
総じて、利用者が入力したキーワードと遺伝子との関連性の強さを統計学的な有意性確率で評価することができない問題があった。そして、文献セットからキーワードを検索しヒットした文献に含まれる遺伝子を抽出する従来の方法における、必ずしもキーワードに関連の深い有望な遺伝子を上位に抽出することができないという課題は、上述した方法・装置を用いても解決できないという問題があった。【００１３】
また、非特許文献１に記載のＧＥＴＡを用いて、キーワードと各バイオアイテム名との類似度を計算する場合には、該キーワードを列とし各文献の文書を行とする行列と、該バイオアイテム名を列とし各文献の文書を行とする行列との間で、行列どうしの演算処理が必要となる。これを文献数が１千万件以上ある場合に適用しようとすると、該文献数と同じ行数の行列どうしの演算処理を検索実行のたびにバイオアイテム名の個数と同じ回数繰り返す必要があり、計算処理に膨大な時間がかかってしまうという問題があった。【００１４】
また、非特許文献１に記載のＧＥＴＡにおいては、ポジショナルクローニングの問題解決において、検索結果であるバイオアイテムおよび関連するバイオアイテムを、それらのゲノム位置で絞り込むことができなかった。また、ＧＥＴＡで計算される類似度は関連性の強さを有意性確率で表すものではないため統計学的な解釈ができず、他の有意性確率と合成して総合的な評価をすることができなかった。また、ＧＥＴＡでは、キーワードと類似するバイオアイテム、および、キーワードと類似するバイオアイテムに関連する関連バイオアイテムを統計学的な有意性確率に基づいて高速に順位付けすることができなかった。さらに、ＧＥＴＡが扱う行列では列が各単語に対応しており、バイオアイテム名やブール論理式でキーワードを組み合わせた条件式のような複数の単語の組合せを１つの列とする行列で準備できないため、計算処理に余計な時間がかかってしまう問題があった。このため、検索時に文献数と同じ行数の行列どうしの演算処理をすることなく、相関スコアを高速に計算できる方法が必要とされていた。また、統計学的に解釈可能な有意性確率を相関スコアとして計算できる方法が必要とされていた。【００１５】
また上述した方法・装置を用いても、利用者が入力したキーワードと、任意のバイオアイテム１と、任意のバイオアイテム２と、からなる３者の組合せに対して、上記キーワードを含むか含まないか、上記バイオアイテム１を含むか含まないか、上記バイオアイテム２を含むか含まないか、の８通りの分類項目に分類される上記文献の文献数からなるテーブル（３次元の文献数テーブル）を高速に生成することはできなかった。【００１６】
本発明が解決しようとする課題には上述した問題が一例として挙げられる。【００１７】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、優先付け又は関連付けのためのグループ化の設定を必要としないで、文献セット全体に対してキーワードに関連する文献数を調べることにより、キーワードとバイオアイテムとの相関スコアを統計処理により求め、ランキング表示・関連アイテムの発見を可能とするバイオアイテム検索装置、バイオアイテム検索端末装置、バイオアイテム検索方法、および、プログラムを提供することを目的とするものである。また、ポジショナルクローニングの問題解決において、大規模な文献セットを用いてキーワードに関連する遺伝子を検索し、目的とする遺伝子をより上位に結果表示させる、バイオアイテム検索装置、バイオアイテム検索方法、および、プログラムを提供することを目的とする。【００１８】
また、計算処理に膨大な時間がかかる、キーワードを含む文献の数と同じ行数の行列どうしの演算処理をすることなく、検索時に余計な計算処理時間をかけずに済む、バイオアイテム検索装置、バイオアイテム検索端末装置、バイオアイテム検索方法、および、プログラムを提供することを目的とする。また、統計学的な有意性確率で評価することができ、他の有意性確率と合成して総合的な評価をすることができ、高速に順位付けすることができる、バイオアイテム検索装置、バイオアイテム検索方法、および、プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
このような目的を達成するため、請求項１に記載のバイオアイテム検索装置は、利用者により入力されたキーワードから目的のバイオアイテムを検索する、少なくとも制御装置と記憶装置と出力装置とを備えたバイオアイテム検索装置において、上記記憶装置は、上記バイオアイテム毎に、該バイオアイテム名が記載された文献を有するバイオアイテム文献セットを記憶するバイオアイテム文献セット記憶手段、を備え、上記制御装置は、上記各バイオアイテム文献セットにおいて、上記キーワードを該バイオアイテム文献セットの中から検索し、該バイオアイテム文献セットのうち上記キーワードを含む文献数Ｎｈを、上記バイオアイテム毎に取得する文献数取得手段と、上記文献数取得手段によって取得された上記文献数Ｎｈが１以上である上記バイオアイテムを、候補バイオアイテムとして選出する候補バイオアイテム選出手段と、上記候補バイオアイテム毎に、ａ）上記文献数Ｎｈ、および／または、ｂ）上記キーワードを含まず且つ上記バイオアイテム名を含む文献数（該バイオアイテムの上記バイオアイテム文献セットの文献数−Ｎｈ）、から構成される文献数テーブルを作成するテーブル作成手段と、上記候補バイオアイテム毎に、上記文献数テーブルを用いて統計計算に基づいて、該バイオアイテムと上記キーワードとの相関スコアを算出する相関スコア算出手段と、上記相関スコア算出手段によって算出された上記相関スコアに基づいて、上記候補バイオアイテムを上記出力装置に出力する出力手段と、を備えたことを特徴とする。【００２０】
また、請求項２に記載のバイオアイテム検索装置は、請求項１に記載のバイオアイテム検索装置において、上記記憶装置は、上記各バイオアイテム文献セットに含まれる全ての上記文献を有する全文献セットを記憶する全文献セット記憶手段、を更に備え、上記文献数取得手段は、更に、上記キーワードを上記全文献セットの中から検索し、上記キーワードを含む文献数Ｎｋを取得し、上記テーブル作成手段は、上記候補バイオアイテム毎に、上記ａ）上記文献数Ｎｈ、上記ｂ）上記キーワードを含まず且つ上記バイオアイテム名を含む文献数（該バイオアイテムの上記バイオアイテム文献セットの文献数−Ｎｈ）、ｃ）上記キーワードを含み且つ上記バイオアイテム名を含まない文献数（Ｎｋ−Ｎｈ）、および、ｄ）上記キーワードを含まず且つ上記バイオアイテム名を含まない文献数（上記全文献セットの総文献数−上記バイオアイテム文献セットの文献数−Ｎｋ＋Ｎｈ）、のうち少なくとも一つから構成される上記文献数テーブルを作成すること、を特徴とする。【００２１】
また、請求項３に記載のバイオアイテム検索装置は、請求項１または２に記載のバイオアイテム検索装置において、上記記憶装置は、任意の２つの上記バイオアイテムと、該２つの上記バイオアイテムの共起相関スコアと、を対応付けて記憶するバイオアイテム関係データベース、を更に備え、上記制御装置は、上記バイオアイテム関係データベースに記憶された上記共起相関スコアに基づいて、上記候補バイオアイテムと相関関係を有する上記バイオアイテムを関連バイオアイテムとして抽出する関連バイオアイテム抽出手段と、
上記関連バイオアイテムと上記キーワードとの合成相関スコアを、該候補バイオアイテムの上記相関スコアと上記共起相関スコアとを合成することによって求める合成相関スコア算出手段と、を更に備え、上記出力手段は、上記合成相関スコア算出手段によって算出された上記合成相関スコアに基づいて、上記関連バイオアイテムを上記出力装置に出力すること、を特徴とする。【００２２】
また、請求項４に記載のバイオアイテム検索装置は、請求項３に記載のバイオアイテム検索装置において、上記制御装置は、上記任意の上記２つの上記バイオアイテムのうち、一方の上記バイオアイテム文献セットの中から、他方の上記バイオアイテム名を検索することにより得られた、ｉ）上記一方の上記バイオアイテム名を含み且つ上記他方の上記バイオアイテム名を含む文献数、ｊ）上記一方の上記バイオアイテム名を含まず且つ上記他方の上記バイオアイテム名を含む文献数、ｋ）上記一方の上記バイオアイテム名を含み且つ上記他方の上記バイオアイテム名を含まない文献数、および、ｍ）上記一方の上記バイオアイテム名を含まず且つ上記他方の上記バイオアイテム名を含まない文献数、のうち少なくとも一つから構成される共起文献数テーブルを用いて、上記統計計算に基づいて、上記共起相関スコアを算出する共起相関スコア算出手段と、上記共起相関スコア算出手段によって算出された上記共起相関スコアを、上記２つの上記バイオアイテムに対応付けて、上記バイオアイテム関係データベースに格納するバイオアイテム関係データベース化手段と、を備えたことを特徴とする。【００２３】
また、請求項５に記載のバイオアイテム検索装置は、請求項３または４に記載のバイオアイテム検索装置において、上記合成相関スコア算出手段は、上記合成相関スコアを、下記の数式１、または、該数式１の近似式に基づいて、合成すること、を特徴とする。
Ｐ＝１−（１−Ｐ１）（１−Ｐ２）・・・（数式１）
（ここで、Ｐは、上記合成相関スコアであり、Ｐ１は、上記候補バイオアイテムの上記相関スコアであり、Ｐ２は、上記共起相関スコアである。）【００２４】
また、請求項６に記載のバイオアイテム検索装置は、請求項１乃至５のいずれか一つに記載のバイオアイテム検索装置において、上記記憶装置は、上記バイオアイテム毎に、該バイオアイテムに対応するゲノム染色体上の位置を示すゲノム位置情報を関連付けて記憶する位置情報データベースと、上記利用者により入力された、上記目的とする上記バイオアイテムに対応する上記ゲノム染色体上の位置を含む、ゲノム領域を示すゲノム領域情報を記憶する領域情報記憶手段と、を更に備え、上記制御装置は、上記候補バイオアイテムまたは上記関連バイオアイテムについて、上記位置情報データベースに記憶された、該バイオアイテムに対応する上記ゲノム位置情報に基づく位置が、上記ゲノム領域情報の上記ゲノム領域に含まれるか否かを判断し、上記ゲノム領域に含まれると判断された場合に、該候補バイオアイテムまたは該関連バイオアイテムを出力するよう制御するゲノム領域判定手段、を更に備えたことを特徴とする。【００２５】
また、請求項７に記載のバイオアイテム検索装置は、請求項１乃至６のいずれか一つに記載のバイオアイテム検索装置において、上記記憶装置は、上記バイオアイテム毎に、該バイオアイテムに対応する識別子を示す識別子情報を関連付けて記憶する識別子情報データベースと、上記利用者により入力された、上記目的とする上記バイオアイテムに対応する、一つ又は複数の上記識別子情報を記憶する目的バイオアイテム識別子記憶手段と、を更に備え、上記制御装置は、上記候補バイオアイテムまたは上記関連バイオアイテムについて、上記識別子情報データベースに記憶された、該バイオアイテムの上記識別子情報に基づく上記識別子が、上記目的バイオアイテム識別子記憶手段に記憶された上記識別子情報の上記一つまたは複数の上記識別子に含まれるか否かを判断し、該識別子に含まれると判断された場合に、該候補バイオアイテムまたは該関連バイオアイテムを出力するよう制御する識別子判定手段、を更に備えたことを特徴とする。【００２６】
また、請求項８に記載のバイオアイテム検索装置は、請求項１乃至７のいずれか一つに記載のバイオアイテム検索装置において、上記文献数取得手段は、任意の２つの上記候補バイオアイテムのうち、一方の上記候補バイオアイテムの上記バイオアイテム文献セットの中から、他方の上記バイオアイテム名を含み且つ上記キーワードを含む文献数Ｎｓを検索により取得し、上記テーブル作成手段は、上記文献数Ｎｓ、上記２つの上記候補バイオアイテムに係る上記文献数テーブル、および、上記２つの上記候補バイオアイテムに係る上記共起文献数テーブルに基づいて、３次元の上記文献数テーブルを作成し、上記相関スコア算出手段は、上記３次元の上記文献数テーブルを用いて、上記統計計算に基づいて、上記２つの上記候補バイオアイテムと上記キーワードとの共起キーワード相関スコアを算出する共起キーワード相関スコア算出手段、を備え、上記出力手段は、上記共起キーワード相関スコア算出手段によって算出された上記共起キーワード相関スコアを、上記２つの上記候補バイオアイテムと対応付けて、上記出力装置に出力すること、を特徴とする。【００２７】
また、請求項９に記載のバイオアイテム検索装置は、請求項８に記載のバイオアイテム検索装置において、上記共起キーワード相関スコア算出手段は、上記３次元の上記文献数テーブルを用いて、上記キーワードを含む場合の上記２つの候補バイオアイテムの相関スコアをキーワードあり相関スコアとして算出し、上記キーワードを含まない場合の上記２つの候補バイオアイテムの相関スコアをキーワードなし相関スコアとして算出し、該キーワードあり相関スコアと該キーワードなし相関スコアとの、両方および／または比較結果を、上記共起キーワード相関スコアとして算出すること、を特徴とする。【００２８】
また、請求項１０に記載のバイオアイテム検索装置は、請求項１乃至９のいずれか一つに記載のバイオアイテム検索装置において、上記統計計算は、検定に基づいて上記相関スコアを算出すること、を特徴とする。【００２９】
また、請求項１１に記載のバイオアイテム検索装置は、請求項１乃至９のいずれか一つに記載のバイオアイテム検索装置において、上記統計計算は、フィッシャーの正確確率検定(Fisher's  Exact  Test)、カイ二乗検定、または、ベイズ条件付確率を用いること、を特徴とする。【００３０】
また、請求項１２に記載のバイオアイテム検索装置は、請求項１乃至１１のいずれか一つに記載のバイオアイテム検索装置において、上記出力手段は、上記候補バイオアイテムまたは上記関連バイオアイテムを、対応する上記相関スコア、上記共起キーワード相関スコア、または、上記合成相関スコアに基づいて、順位付けして出力装置に出力する検索結果順序出力手段、を備えたことを特徴とする。【００３１】
また、請求項１３に記載のバイオアイテム検索装置は、請求項１乃至１２のいずれか一つに記載のバイオアイテム検索装置において、上記バイオアイテム名は、概念語を含むこと、を特徴とする。【００３２】
また、請求項１４に記載のバイオアイテム検索端末装置は、請求項１乃至１３に記載のバイオアイテム検索装置に接続された、少なくとも制御部と入力部と出力部を備えたバイオアイテム検索端末装置であって、上記制御部は、上記利用者に、上記入力部を介して上記キーワード、上記ゲノム領域情報、および／または、上記識別子情報を入力させるよう制御する入力制御手段と、上記入力制御手段によって入力された、上記キーワード、上記ゲノム領域情報、および／または、上記識別子情報を、上記バイオアイテム検索装置に送信する送信手段と、上記送信手段によって送信された、少なくとも上記キーワードに基づいて上記バイオアイテム検索装置から出力された、上記候補バイオアイテム、上記関連バイオアイテム、または、上記共起キーワード相関スコアを受信し、上記出力部に出力する受信出力手段と、を備えたことを特徴とする。【００３３】
また、請求項１５に記載のバイオアイテム検索方法は、利用者により入力されたキーワードから目的のバイオアイテムを検索する、少なくとも制御装置と記憶装置と出力装置とを備えたバイオアイテム検索装置において実行されるバイオアイテム検索方法であって、上記記憶装置は、上記バイオアイテム毎に、該バイオアイテム名が記載された文献を有するバイオアイテム文献セットを記憶するバイオアイテム文献セット記憶手段、を備えており、上記制御装置において実行される、上記各バイオアイテム文献セットにおいて、上記キーワードを該バイオアイテム文献セットの中から検索し、該バイオアイテム文献セットのうち上記キーワードを含む文献数Ｎｈを、上記バイオアイテム毎に取得する文献数取得ステップと、上記文献数取得ステップにおいて取得された上記文献数Ｎｈが１以上である上記バイオアイテムを、候補バイオアイテムとして選出する候補バイオアイテム選出ステップと、上記候補バイオアイテム毎に、ａ）上記文献数Ｎｈ、および／または、ｂ）上記キーワードを含まず且つ上記バイオアイテム名を含む文献数（該バイオアイテムの上記バイオアイテム文献セットの文献数−Ｎｈ）、から構成される文献数テーブルを作成するテーブル作成ステップと、上記候補バイオアイテム毎に、上記文献数テーブルを用いて統計計算に基づいて、該バイオアイテムと上記キーワードとの相関スコアを算出する相関スコア算出ステップと、上記相関スコア算出ステップにおいて算出された上記相関スコアに基づいて、上記候補バイオアイテムを上記出力装置に出力する出力ステップと、を含むことを特徴とする。【００３４】
また、請求項１６に記載のプログラムは、利用者により入力されたキーワードから目的のバイオアイテムを検索する、少なくとも制御装置と記憶装置と出力装置とを備えたバイオアイテム検索装置に実行させるプログラムであって、上記記憶装置は、上記バイオアイテム毎に、該バイオアイテム名が記載された文献を有するバイオアイテム文献セットを記憶するバイオアイテム文献セット記憶手段、を備えており、上記制御装置において実行される、上記各バイオアイテム文献セットにおいて、上記キーワードを該バイオアイテム文献セットの中から検索し、該バイオアイテム文献セットのうち上記キーワードを含む文献数Ｎｈを、上記バイオアイテム毎に取得する文献数取得ステップと、上記文献数取得ステップにおいて取得された上記文献数Ｎｈが１以上である上記バイオアイテムを、候補バイオアイテムとして選出する候補バイオアイテム選出ステップと、上記候補バイオアイテム毎に、ａ）上記文献数Ｎｈ、および／または、ｂ）上記キーワードを含まず且つ上記バイオアイテム名を含む文献数（該バイオアイテムの上記バイオアイテム文献セットの文献数−Ｎｈ）、から構成される文献数テーブルを作成するテーブル作成ステップと、上記候補バイオアイテム毎に、上記文献数テーブルを用いて統計計算に基づいて、該バイオアイテムと上記キーワードとの相関スコアを算出する相関スコア算出ステップと、上記相関スコア算出ステップにおいて算出された上記相関スコアに基づいて、上記候補バイオアイテムを上記出力装置に出力する出力ステップと、を含む方法をバイオアイテム検索装置に実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００３５】
本発明によれば、バイオアイテムを検索するためのキーワードについては、従来手法ではバイオアイテム名（例えば、遺伝子名や疾患名や蛋白質名や薬品名等）などのバイオアイテムを特定する語句に限られていたが、本手法においては、表現形（フェノタイプ）といった自然言語での記述で使われる単語やフレーズやその論理式（ANDやORやNOT等）、さらにはワイルドカード（任意の文字列を表す"＊"や任意の一文字を表す"？"等）等からなる任意のキーワードを用いることができる。【００３６】
また、本発明によれば、疾患関連遺伝子多型の探索研究における各患者の表現型と遺伝子型を記述した文書を各文献とし、各遺伝子型を各バイオアイテムとすれば、表現型に関する語句をキーワードとして用いることで、該表現型に最も相関する遺伝子型を統計学的な有意性確率の順位で高速に検索することができる。【００３７】
また、本発明によれば、キーワード、キーワードとバイオアイテム（一例として、遺伝子等）に関連する文献数に基づいた統計処理を行うことにより、有望なバイオアイテム（一例として、遺伝子）をより上位にランキングさせることが可能となる。【００３８】
また、本発明によれば、相関スコアに基づいて、各バイオアイテム間でランキングを行い、出力（例えば、表示、印刷、記録媒体への格納等）することにより、利用者が目的とするバイオアイテムの発見精度をより高める効果が期待できる。【００３９】
また、本発明によれば、キーワードに関連するバイオアイテムがゲノム領域（以下「インターバル」と呼ぶ）に存在しない場合など直接検索の検索結果（直接検索による解）がない場合であっても、そのバイオアイテムに関連しインターバルに存在する関連バイオアイテムを推論することができる。このようにバイオアイテム間の推論を実行し、推論検索による解を求めることにより、キーワードと間接的に関係のあるバイオアイテムをも検索することができる。【００４０】
また、本発明によれば、間接検索（バイオアイテムの推論）によって、目的とするバイオアイテムに到達するためのキーワードをより柔軟に選択することが可能となる。【００４１】
また、本発明によれば、利用者は、目的とするバイオアイテムのゲノム領域（インターバル）情報を入力することによってゲノム配列上の位置を指定し、このインターバルに存在するバイオアイテム（一例として、遺伝子など）の抽出において、キーワードに関連するバイオアイテムがインターバルに存在していない場合であっても、この遺伝子と文献上で共起し当該インターバルに存在する遺伝子を取得することができるという効果を奏する。【００４２】
また、本発明によれば、バイオアイテム名は、概念語を含むことにより、より正確な検索精度の向上を図ることができる。【００４３】
また、本発明によれば、利用者が入力したキーワードを含む文献の数を文献セットから検索して取得し、かつ、利用者が入力したキーワードを含む文献の数をバイオアイテム文献セットから検索して取得し、これらスカラー量から相関スコアを計算することにより、文献数と同じ行数の行列どうしの演算処理をすることなく、相関スコアを計算することを可能にすることができ、バイオアイテム検索にかかる処理時間をより短縮できる。【００４４】
また、本発明によれば、バイオアイテム名が複数の単語の組合せから構成される場合でも、事前にバイオアイテムを含む文献のみをバイオアイテム文献セットとして抽出しておくことにより、検索時には余計な計算処理時間をかけないで済むという効果を奏する。【００４５】
また、本発明によれば、利用者が入力したキーワードとバイオアイテム（一例として、遺伝子など）との関連性の強さを統計学的な有意性確率で評価することができ、他の有意性確率と合成して総合的な評価をすることができるため、利用者が目的とするバイオアイテムを選ぶ際の判断基準の信頼性をより高めることができる。【００４６】
また、本発明によれば、キーワードと類似するバイオアイテム、および、キーワードと類似するバイオアイテムに関連する関連バイオアイテムを、統計学的な有意性確率に基づいて高速に順位付けすることができるため、利用者が目的とするバイオアイテムを選ぶ際の判断基準の信頼性をより高めることができる。【００４７】
また、本発明によれば、キーワードに関連するバイオアイテムが、利用者により入力された識別子情報により指定されたバイオアイテム群（以下「グループ」と呼ぶ）に存在しない場合など直接検索の検索結果（解）がない場合であっても、そのバイオアイテムに関連しグループに存在する関連バイオアイテムを推論するこができる。【００４８】
また、本発明によれば、利用者により入力されたキーワードと、任意の一方のバイオアイテムと、任意の他方のバイオアイテムと、の３者から成る組合せに対して、キーワードを含むか含まないか、一方のバイオアイテムを含むか含まないか、他方のバイオアイテムを含むか含まないか、の８通りの分類項目に分類される文献数からなる３次元の文献テーブル（文献数３次元テーブル）を高速に生成し、文献数３次元テーブルを用いて共起キーワード相関スコアを算出して出力するので、一方のバイオアイテムと他方のバイオアイテムの共起関係の強さが、キーワードの有無でどのように違うかを利用者に提示することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】図１は、本発明の基本原理を示す原理構成図である。
【図２】図２は、文献数テーブルの一例を示す図である。
【図３】図３は、相関スコア計算用の文献数テーブルの一例を示す図である。
【図４】図４は、本発明が適用される本バイオアイテム検索装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図５】図５は、本実施形態における本システムの直接検索処理の一例を示すフローチャートである。
【図６】図６は、本実施形態における本システムの間接検索処理の一例を示すフローチャートである。
【図７】図７は、キーワードとバイオアイテム間の関係を模式的に示した図である。
【図８】図８は、３次元の文献数テーブルを作成する方法を模式的に示した図である。
【図９】図９は、「キーワードあり相関スコア」と「キーワードなし相関スコア」を算出するための文献テーブルの一例を示す図である。
【図１０】図１０は、シングルインターバルモードでバイオアイテムを検索する際のデータの流れを示した図である。
【図１１】図１１は、バイオアイテム全文検索器１２０の概要を示す図である。
【図１２】図１２は、シングルインターバルモードにおける動作をフローチャートで表した図である。
【図１３】図１３は、カタログセットに対し、シングルインターバルモードでバイオアイテムを検索する際のデータの流れを示した図である。
【図１４】図１４は、カタログセットに対し、シングルインターバルモードでバイオアイテムを検索する際の動作をフローチャートとして表した図である。
【図１５】図１５は、マルチプルインターバルモード検索のデータの流れを示す概念図である。
【図１６】図１６は、マルチプルインターバルモード検索の動作を表すフローチャートである。
【図１７】図１７は、ドキュメント検索用システムアーキテクチャの一例を示す図である。
【図１８】図１８は、文献数取得サーバのアーキテクチャの一例を示す図である。
【図１９】図１９は、分散文献検索サーバのアーキテクチャの一例を示す図である。
【図２０】図２０は、カタログ検索用システムのアーキテクチャの一例を示す図である。
【図２１】図２１は、シングルインターバルモードにおけるカタログ検索結果表示画面の一例を示す図である。
【図２２】図２２は、マルチプルインターバルモードにおけるドキュメント検索結果表示画面の一例を示す図である。
【図２３】図２３は、シングルインターバルモードにおけるドキュメント間接検索結果表示画面の一例を示す図である。
【図２４】図２４は、シングルインターバルモードにおけるドキュメント直接検索結果表示画面の一例を示す図である。
【図２５】図２５は、シングルインターバルモード（インターバルを指定しない場合）における複数の文献セット種を用いた直接検索結果表示画面の一例を示す図である。
【図２６】図２６は、シングルインターバルモードにおける複数の文献セット種を用いた、直接検索結果と間接検索結果の表示画面の一例を示す図である。
【図２７】図２７は、シングルインターバルモードにおける複数の文献セット種を用いた直接検索結果と間接検索結果の表示画面の一例を示す図である。
【図２８】図２８は、シングルインターバルモードにおける識別子の列を指定して複数の文献セット種を用いた、直接検索結果と間接検索結果の表示画面の一例を示す図である。
【図２９】図２９は、マルチプルインターバルモードにおける複数の文献セット種を用いた検索結果表示画面の一例を示す図である。
【図３０】図３０は、キーワードdiabetesとマウス遺伝子Rradとの関連文献の詳細を表示した例を示す図である。
【図３１】図３１は、マウス遺伝子Ｉｎｓｒとマウス遺伝子Ｉｒｓ１の間の関連文献の詳細を表示した例を示した図である。
【図３２】図３２は、バイオアイテム１とバイオアイテム２との文献数テーブルの一例を示す図である。
【図３３】図３３は、ユーザクライアント５００であるＷｅｂブラウザ上で上記（５）、（６）における合成文献数テーブルの作成の方法を利用者が指定する例を示した図である。
【図３４】図３４は、バイオアイテム検索端末装置６００の構成の一例を示すブロック図である。
【図３５】図３５は、バイオアイテム検索端末装置６００の処理の一例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００５０】
１００  バイオアイテム検索装置
１０２  制御部
１０２ａ  文献数取得部
１０２ｂ  候補バイオアイテム選出部
１０２ｃ  テーブル作成部
１０２ｄ  相関スコア算出部
１０２ｅ  共起相関スコア算出部
１０２ｆ  バイオアイテム関係データベース化部
１０２ｇ  関連バイオアイテム抽出部
１０２ｈ  合成相関スコア算出部
１０２ｉ  出力部
１０２ｊ  ゲノム領域判定部
１０２ｋ  識別子判定部
１０２ｍ  共起キーワード相関スコア算出部
１０２ｎ  検索結果順序出力部
１０４  通信制御インターフェース部
１０６  記憶部
１０６ａ  全文献セットファイル
１０６ｂ  バイオアイテム文献セットファイル
１０６ｃ  バイオアイテム関係データベース
１０６ｄ  位置情報データベース
１０６ｅ  識別子情報データベース
１０８  入出力制御インターフェース部
１１０  全文検索器
１１２  入力装置
１１４  出力装置
１２０  バイオアイテム全文検索器
２００  バックエンド
２０１  バックエンド管理サーバ
２０２  文献数取得サーバ
２０３  インターフェース
２０４  文献全文検索器
２０６ｄ  位置情報データベース
２０６ｃ  バイオアイテム関係データベース
２１０  分散文献検索サーバ
２１１  インターフェース
２１２  文献全文検索器
２１２ｉ  アイテム領域判定器
２１２ｄ  相関スコア計算器
２１２ｅ  バイオアイテム推論器
２１２ｆ  バイオアイテム名テーブル
２５０  外部システム
３００  ネットワーク
４００  システム管理サーバ
５００  ユーザクライアント
６００  バイオアイテム検索端末装置
６０２  制御部
６０２ａ  入力制御部
６０２ｂ  送信部
６０２ｃ  受信出力部
６０４  通信制御インターフェース部
６０６  記憶部
６０８  入出力制御インターフェース部
６１２  入力部
６１４  出力部
【発明を実施するための最良の形態】
【００５１】
以下に、本発明にかかるバイオアイテム検索装置、バイオアイテム検索端末装置、バイオアイテム検索方法、および、プログラムの実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。【００５２】
［本発明の概要］
以下、本発明の概要について図１〜図３を参照して説明し、その後、本発明の構成および処理等について詳細に説明する。図１は、本発明の基本原理を示す原理構成図である。本発明は、概略的に、以下の基本的特徴を有する。【００５３】
一例として図１に示すように、本バイオアイテム検索装置は、利用者により入力されたキーワードから目的のバイオアイテム（例えば、遺伝子、遺伝子多型、疾患、薬品、バイオリソース、文献フォルダ、蛋白質、人物、集団、組織、化合物、専門用語等）を検索するバイオアイテム検索装置である。バイオアイテム検索装置は、少なくとも制御装置と記憶装置と出力装置とを備えている。ここで、「文献フォルダ」とは、１以上の文献からなる集合を規定するものであり、コンピュータ上で文書データのファイルを格納させることができるフォルダを例として挙げることができる。この場合、文献フォルダのバイオアイテム名として、該文献フォルダのフォルダ名または該文献フォルダのパス名（絶対パス、相対パス、インターネット上におけるUniversal  Resource  Locator）を好適に用いることができ、該フォルダに含まれる文献または該文献フォルダ以下に含まれるすべての文献を有する文献セットを該バイオアイテムのバイオアイテム文献セットとすることができる。【００５４】
そして、本バイオアイテム検索装置は、バイオアイテム毎に、該バイオアイテムのバイオアイテム名が記載された文献を有するバイオアイテム文献セットを記憶する（図１の「バイオアイテム文献セットファイル１０６ｂ」）。ここで、本バイオアイテム検索装置は、これらバイオアイテム文献セットファイル１０６ｂに記憶された、バイオアイテム１〜ｎのバイオアイテム文献セットに含まれる全ての文献を有する全文献セットを記憶してもよい（図１の「全文献セットファイル１０６ａ」）。【００５５】
ここで、「文献」とは、記憶装置に記録できるひとまとまりの文書データをいい、ファイル名又は識別子で特定可能な文書データも文献の一形態である。具体的には、文献の一例として、ＭＥＤＬＩＮＥ（Medical  Literature  Analysis  and  Retrieval  System  On-Line）データベースやＯＭＩＭ（Online  Mendelian  Inheritance  in  Man）データベースの各レコードを挙げることができる。さらに、文書データをファイルとして扱う場合は、該文書データおよび該文書データのファイルパス名をあわせてひとつの文献とすることもできる。また、「文献セット」とは１つ以上の文献に基づいて生成されたデータであり、任意のキーワードに対して、そのキーワードが記載されている文献数を算出できるように構成されたデータである。好ましい実施の形態としては、文献セットは、任意のキーワードに対して、該文献数を高速に算出できるように、インデックス情報を含むデータであるが、本発明がこれに限定されるものではない。また、「バイオアイテム名」は、バイオアイテムの名称である。ここで、バイオアイテム名は、複数の単語の組合せから構成されてもよく、概念語を含んでいてもよい。【００５６】
図１に示すように、まず、本発明の本バイオアイテム検索装置は、利用者によりキーワードが入力されると（ＳＡ−１）、バイオアイテム文献セットファイル１０６ｂに記憶された各バイオアイテム文献セットの中からキーワードを検索し、バイオアイテム文献セットのうちキーワードを含む文献の数Ｎｈを、バイオアイテム１〜ｎ毎に取得する（ＳＡ−２）。ここで、本バイオアイテム検索装置は、全文献セットファイル１０６ａに記憶された全文献セットの中からキーワードを検索し、全文献セットのうちキーワードを含む文献の数Ｎｋを取得してもよい。【００５７】
つぎに、本バイオアイテム検索装置は、取得された文献数Ｎｈが１以上であるバイオアイテム文献セットのバイオアイテムを、候補バイオアイテムとして選出する（ＳＡ−３）。【００５８】
そして、本バイオアイテム検索装置は、候補バイオアイテム毎に、ａ）文献数Ｎｈ、および／または、ｂ）キーワードを含まず且つバイオアイテム名を含む文献の数（該バイオアイテムのバイオアイテム文献セットの文献数−Ｎｈ）、から構成される文献数テーブルを作成する（ＳＡ−４）。ここで、本バイオアイテム検索装置は、上記ａ）、上記ｂ）、並びに、ｃ）キーワードを含み且つバイオアイテム名を含まない文献数（Ｎｋ−Ｎｈ）、および、ｄ）キーワードを含まず且つバイオアイテム名を含まない文献数（全文献セットの総文献数−バイオアイテム文献セットの文献数−Ｎｋ＋Ｎｈ）、のうち少なくとも一つから構成される文献数テーブルを作成してもよい。ここで、「文献数テーブル」について、図２および図３を用いて説明する。図２は、文献数テーブルの一例を示す図である。【００５９】
図２に示すように、文献数テーブルは、a）キーワードを含み且つバイオアイテム名を含む文献の数、ｂ）キーワードを含まず且つ候補バイオアイテム名を含む文献の数、ｃ）キーワードを含み且つバイオアイテム名を含まない文献の数、および、ｄ）キーワードを含まず且つ候補バイオアイテム名を含まない文献の数、の４つの項目ａ）〜ｄ）のうち少なくとも一つから構成される。次に、この文献数テーブルに文献数を格納し、文献数テーブルを作成する方法の一例を、図３を参照して説明する。図３は、相関スコア計算用の文献数テーブルの一例を示す図である。【００６０】
図３に示すように、図２の説明で用いた記号に対応付けて説明すると、本バイオアイテム検索装置は、項目ａ）に文献数Ｎｈを、項目ｂ）に（Ｎｇ−Ｎｈ）を、項目ｃ）に（Ｎｋ−Ｎｈ）を、および、項目ｄ）に（Ｎall−Ｎｋ＋Ｎｈ−Ｎg）を設定し、４つの項目ａ）〜ｄ）のうち少なくとも一つから構成される文献数テーブルを作成する。ここで、Ｎｇは、対応するバイオアイテムのバイオアイテム文献セットの文献数であり、Ｎallは、全文献セットファイル１０６ａに記憶された全文献セットの総文献数である。ここで、本発明の文献テーブルは、上記の１次元または２次元の文献テーブルに限られず、３次元の文献テーブルであってもよい。なお、３次元の文献テーブルの実施の形態は、後に詳しく説明する。【００６１】
つづいて、図１に戻り、本バイオアイテム検索装置は、候補バイオアイテム毎に、作成された文献数テーブルを用いて統計計算に基づいて、候補バイオアイテムとキーワードとの相関スコアをそれぞれ算出する（ＳＡ−５）。ここで、統計計算は、検定を用いてもよく、フィッシャーの正確確率検定、カイ二乗検定、または、ベイズ条件付確率を用いてもよい。これにより、各候補バイオアイテムとキーワードとの相関スコアに検定での有意性確率を反映させ、統計学的に解釈可能な相関スコアを算出することができる。また、相関スコアとして検定の有意性確率を用いる場合は、相関が強いほど当該相関スコアの値が小さくなるが、逆に、相関が強いほど値が大きくなるように、相関スコアを定義して用いてもよい。このほか、相関スコアの定義として、文献数テーブルの項目ａ）が大きいほど相関が強くなる傾向に定義した相関スコアを用いてもよく、また、文献数テーブルの項目ｂ）が大きいほど相関が弱くなる傾向に定義した相関スコアを用いてもよい。また、文献数テーブルの項目ｃ）が大きいほど相関が弱くなる傾向に定義した相関スコアを用いてもよく、また、上記傾向を満たすように、文献数テーブルの項目ａ）のみから定義した相関スコアを用いてもよく、また、上記傾向を満たすように文献数テーブルの項目ａ）および項目ｂ）のみから定義した相関スコア用いてもよく、また、上記傾向を満たすように文献数テーブルの項目ａ）および項目ｃ）のみから定義した相関スコアを用いてもよく、また、上記傾向を満たすように文献数テーブルの項目ａ）、項目ｂ）および、項目ｃ）のみから定義した相関スコアを用いてもよく、また、上記傾向を満たすように文献数テーブルの項目ａ）、項目ｂ）、項目ｃ）および項目ｄ）から定義した相関スコアを用いてもよい。また、上記相関スコアの定義が、文献数テーブルの項目ａ）、項目ｂ）、項目ｃ）、および、項目ｄ）のすべての値に基づかない場合は、該相関スコアの定義に基づかない項目を算出しなくてもよい。この他、２種類以上の上記相関スコアに基づいて定義された１つの相関スコアを上記相関スコアとして用いてもよい。【００６２】
最後に、本バイオアイテム検索装置は、算出された相関スコアに基づいて、候補バイオアイテムを出力装置に出力する（ＳＡ−６）。ここで、本バイオアイテム検索装置は、候補バイオアイテムを順位付けして出力装置に出力してもよい。【００６３】
次に、本発明の別態様について説明を行う。【００６４】
本発明の別態様における本バイオアイテム検索装置は、任意の２つのバイオアイテムと、２つのバイオアイテムの共起相関スコアと、を対応付けて記憶するバイオアイテム関係データベース１０６ｃを備えて構成される。【００６５】
ここで、共起相関スコアの算出の一例として、本バイオアイテム検索装置は、上記２つのバイオアイテムのうち、一方のバイオアイテムのバイオアイテム文献セットの中から、他方のバイオアイテム名を検索することにより得られた、ｉ）一方のバイオアイテム名を含み且つ他方のバイオアイテム名を含む文献数、ｊ）一方のバイオアイテム名を含まず且つ他方のバイオアイテム名を含む文献数、ｋ）一方のバイオアイテム名を含み且つ他方のバイオアイテム名を含まない文献数、および、ｍ）一方のバイオアイテム名を含まず且つ他方のバイオアイテム名を含まない文献数、のうち少なくとも一つから構成される共起文献数テーブルを用いて、統計計算に基づいて、共起相関スコアを算出する（ＳＡ−７）。そして、本バイオアイテム検索装置は、算出された共起相関スコアを、上記２つのバイオアイテムに対応付けて、バイオアイテム関係データベース１０６ｃに格納しておく（ＳＡ−８）。【００６６】
まず、本発明の別態様における本バイオアイテム検索装置は、バイオアイテム関係データベース１０６ｃに記憶された共起相関スコアに基づいて、選出された候補バイオアイテムと相関関係を有するバイオアイテムを、関連バイオアイテムとして抽出する（ＳＡ−９）。【００６７】
つぎに、本バイオアイテム検索装置は、関連バイオアイテムとキーワードとの合成相関スコアを、元となった候補バイオアイテムの相関スコアと共起相関スコアとを合成することによって求める（ＳＡ−１０）。【００６８】
ここで、合成相関スコアは、下記の数式１に基づいて、算出してもよい。
Ｐ＝１−（１−Ｐ１）（１−Ｐ２）・・・（数式１）
（ここで、Ｐは、合成相関スコアであり、Ｐ１は、候補バイオアイテムの相関スコアであり、Ｐ２は、共起相関スコアである。）【００６９】
また、ここで、上記数式１の近似式として、Ｐ１やＰ２が１より十分小さいという仮定のもとに、Ｐ１とＰ２の積を０とみなす下記の近似式（数式１−１）を適用してもよい。
Ｐ＝Ｐ１＋Ｐ２  ・・・（数式１−１）
また、数式１を対数のままで計算したい場合には、数式１を対数で計算できるように近似した下記の近似式（数式１−２）を適用してもよい。
Ｌｏｇ（Ｐ）＝Ｍａｘ｛Ｌｏｇ（Ｐ１），Ｌｏｇ（Ｐ２）｝  ・・・（数式１−２）
（ここで、Ｍａｘ｛Ａ，Ｂ｝はＡ，Ｂのうち小さくない方を選ぶ関数である）
【００７０】
最後に、本バイオアイテム検索装置は、算出された合成相関スコアに基づいて、関連バイオアイテムを出力装置に出力する（ＳＡ−１１）。以上が、本発明の別態様の説明である。【００７１】
ここで、本バイオアイテム検索装置は、バイオアイテム毎に、バイオアイテムに対応するゲノム染色体上の位置を示すゲノム位置情報を関連付けて記憶してもよい（図１の「位置情報データベース１０６ｄ」）。【００７２】
この場合、利用者により目的とするバイオアイテムに対応するゲノム染色体上の位置を含むゲノム領域情報の入力があると（ＳＡ−１）、本バイオアイテム検索装置は、候補バイオアイテムまたは関連バイオアイテムについて、位置情報データベース１０６ｄに記憶された、該バイオアイテムに対応するゲノム上の位置が、利用者により入力されたゲノム領域に含まれるか否かを判断し、ゲノム領域に含まれると判断した場合に、該候補バイオアイテムまたは該関連バイオアイテムを出力するよう制御する（ＳＡ−１２）。【００７３】
ここで、本バイオアイテム検索装置は、バイオアイテム毎に、バイオアイテムに対応する識別子を示す識別子情報を関連付けて記憶してもよい（図１の「識別子情報データベース１０６ｅ」）。【００７４】
この場合、利用者により目的とするバイオアイテムに対応する一つ又は複数の識別子情報の入力があると（ＳＡ−１）、本バイオアイテム検索装置は、候補バイオアイテムまたは関連バイオアイテムについて、識別子情報データベース１０６ｅに記憶された、該バイオアイテムに対応する識別子情報に基づく識別子が、利用者により入力された一つ又は複数の識別子に含まれるか否かを判断し、含まれると判断した場合に、該候補バイオアイテムまたは該関連バイオアイテムを出力するよう制御する（ＳＡ−１３）。【００７５】
また、利用者がコンピュータを操作して入力したキーワードを、該コンピュータから上記バイオアイテム検索装置の上記制御装置に、ネットワーク経由で送信するためのプログラムを該コンピュータに実行させてもよい。好適には該コンピュータのウェブブラウザが解釈可能なＨＴＭＬ（ハイパーテキストマークアップランゲージ）のファイルを上記プログラムとして用いることができる。【００７６】
ここで、上記コンピュータとしてバイオアイテム検索端末装置を用いてもよい。バイオアイテム検索端末装置は、ネットワークを介して、本バイオアイテム検索装置と相互に接続され、少なくとも制御部と入力部と出力部を備えて構成される。バイオアイテム検索端末装置は、利用者に、入力部を介してキーワードやゲノム領域情報や識別子情報を入力させるよう制御し、当該キーワード等をバイオアイテム検索装置１００に送信し、バイオアイテム検索端末装置６００から出力された検索結果（候補バイオアイテム、関連バイオアイテム、または、共起キーワード相関スコア）を受信し、出力部に出力するよう構成してもよい。【００７７】
以上で、本発明の概要の説明を終える。【００７８】
［バイオアイテム検索装置の構成］
まず、本バイオアイテム検索装置の論理構成について、図４を参照しながら説明する。図４は、本発明が適用される本バイオアイテム検索装置の構成の一例を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。【００７９】
図４においてバイオアイテム検索装置１００は、概略的に、バイオアイテム検索装置１００の全体を統括的に制御するＣＰＵ等の制御部１０２、通信回線等に接続されるルータ等の通信装置（図示せず）に接続される通信制御インターフェース部１０４、入力装置１１２や出力装置１１４に接続される入出力制御インターフェース部１０８、および、各種のデータベースやテーブルなどを格納する記憶部１０６を備えて構成されており、これら各部は任意の通信路を介してネットワーク３００に通信可能に接続される。【００８０】
記憶部１０６に格納される各種のデータベースやテーブル（全文献セットファイル１０６ａ〜識別子情報データベース１０６ｅ）は、固定ディスク装置等のストレージ手段であり、各種処理に用いる各種のプログラムやテーブルやファイルやデータベースやウェブページ等を格納する。【００８１】
これら記憶部１０６の各構成要素のうち、バイオアイテム文献セットファイル１０６ｂは、バイオアイテム毎に、バイオアイテムのバイオアイテム名が記載された文献を有するバイオアイテム文献セットを記憶するバイオアイテム文献セット記憶手段である。図４に示すように、バイオアイテム文献セットファイル１０６ｂは、バイオアイテム１〜ｎ毎に、バイオアイテム名を含む文献の集合であるバイオアイテム文献セットを記憶している。【００８２】
また、全文献セットファイル１０６ａは、これらバイオアイテム１〜ｎのバイオアイテム文献セットに含まれる全ての文献を有する全文献セットを記憶する文献セット記憶手段である。【００８３】
また、バイオアイテム関係データベース１０６ｃは、任意の２つのバイオアイテムと、対応する２つのバイオアイテムの相関スコアを共起相関スコアとして記憶するバイオアイテム関係蓄積手段である。ここで、好ましい実施の形態として、バイオアイテム関係データベース１０６ｃは、共起相関スコアが優位水準を下回っており、有意な相関関係があると判断された互いに関連する２つのバイオアイテムを記憶してもよい。【００８４】
また、位置情報データベース１０６ｄは、バイオアイテム毎に、対応するゲノム染色体上の位置を示すゲノム位置情報を関連付けて記憶する位置情報蓄積手段である。【００８５】
また、識別子情報データベース１０６ｅは、バイオアイテム毎に、対応する識別子を示す識別子情報を関連付けて記憶する識別子情報蓄積手段である。【００８６】
また、図４において、通信制御インターフェース部１０４は、バイオアイテム検索装置１００とネットワーク３００（またはルータ等の通信装置）との間における通信制御を行う。すなわち、通信制御インターフェース部１０４は、他の端末と通信回線を介してデータを通信する機能を有する。【００８７】
また、図４において、入出力制御インターフェース部１０８は、入力装置１１２や出力装置１１４の制御を行う。ここで、出力装置１１４としては、モニタの他、スピーカを用いることができる。また、入力装置１１２としては、キーボード、マウス、およびマイク等を用いることができる。また、モニタも、マウスと協働してポインティングデバイス機能を実現することができる。なお、本実施の形態においては、利用者は、キーボードなどの入力装置１１２を介して、キーワードやインターバルや識別子を入力し、モニタなどの出力装置１１４を介して、出力された検索結果を閲覧できる構成となっている。【００８８】
また、図４において、制御部１０２は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラム、各種の処理手順等を規定したプログラム、および所要データを格納するための内部メモリを有し、これらのプログラム等により、種々の処理を実行するための情報処理を行う。制御部１０２は、機能概念的に、文献数取得部１０２ａ、候補バイオアイテム選出部１０２ｂ、テーブル作成部１０２ｃ、相関スコア算出部１０２ｄ、共起相関スコア算出部１０２ｅ、バイオアイテム関係データベース化部１０２ｆ、関連バイオアイテム抽出部１０２ｇ、合成相関スコア算出部１０２ｈ、出力部１０２ｉ、ゲノム領域判定部１０２ｊ、識別子判定部１０２ｋを備えて構成されている。【００８９】
このうち、文献数取得部１０２ａは、バイオアイテム文献セットファイル１０６ｂに記憶された、各バイオアイテム１〜ｎのバイオアイテム文献セットの中からキーワードを検索し、各バイオアイテム文献セットのうちキーワードを含む文献の数Ｎｈをバイオアイテム１〜ｎ毎に取得する文献数取得手段である。ここで、文献数取得部１０２ａは、全文献セットファイル１０６ａに記憶された全文献セットの中からキーワードを検索し、全文献セットのうちキーワードを含む文献の数Ｎｋを取得してもよい。また、文献数取得部１０２ａは、任意の２つの候補バイオアイテムのうち、一方の候補バイオアイテムのバイオアイテム文献セットの中から、他方のバイオアイテム名を含み且つキーワードを含む文献数Ｎｓを検索により取得してもよい。【００９０】
また、候補バイオアイテム選出部１０２ｂは、文献数取得部１０２ａにより取得された文献数Ｎｈが１以上であるバイオアイテム文献セットのバイオアイテムを、候補バイオアイテムとして選出する候補バイオアイテム選出手段である。【００９１】
また、テーブル作成部１０２ｃは、候補バイオアイテム選出部１０２ｂにより選出された候補バイオアイテム毎に、ａ）文献数Ｎｈ、ｂ）キーワードを含まず且つバイオアイテム名を含む文献の数（該バイオアイテムのバイオアイテム文献セットの文献数−Ｎｈ）、ｃ）キーワードを含み且つバイオアイテム名を含まない文献数（Ｎｋ−Ｎｈ）、および、ｄ）キーワードを含まず且つバイオアイテム名を含まない文献数（全文献セットの総文献数−バイオアイテム文献セットの文献数−Ｎｋ＋Ｎｈ）、の４つの項目ａ）〜ｄ）うち少なくとも一つから構成される文献数テーブルを作成するテーブル作成手段である（図２および図３を参照。なお、ＮｋとＮｈの値は、文献数取得部１０２ａにより取得される。）。ここで、テーブル作成部１０２ｃは、文献数取得手段１０２ａにより取得された文献数Ｎｓ、２つの候補バイオアイテムに係る文献数テーブル、および、２つの候補バイオアイテムに係る共起文献数テーブルに基づいて、３次元の文献テーブルを作成してもよい。【００９２】
また、相関スコア算出部１０２ｄは、候補バイオアイテム毎に、テーブル作成部１０２ｃにより作成された文献数テーブルを用いて統計計算に基づいて、候補バイオアイテムとキーワードとの相関スコアを算出する相関スコア算出手段である。ここで、相関スコア算出部１０２ｄは、統計計算として、検定を用いてもよく、フィッシャーの正確確率検定、カイ二乗検定、または、ベイズ条件付確率を用いてもよい。ここで、１０２ｄは、図４に示すように、共起キーワード相関スコア算出部１０２ｍを備えて構成されている。共起キーワード相関スコア算出部１０２ｍは、テーブル作成部１０２ｃにより作成された３次元の文献数テーブルを用いて、統計計算に基づいて、２つの候補バイオアイテムとキーワードとの共起キーワード相関スコアを算出する共起キーワード相関スコア算出手段である。ここで、共起キーワード相関スコア算出部１０２ｍは、キーワードを含む場合の２つの候補バイオアイテムの相関スコアをキーワードあり相関スコアとして算出し、キーワードを含まない場合の２つの候補バイオアイテムの相関スコアをキーワードなし相関スコアとして算出し、キーワードあり相関スコアとキーワードなし相関スコアとの、両方および／または比較結果を、共起キーワード相関スコアとしてもよい。【００９３】
また、共起相関スコア算出部１０２ｅは、任意の２つのバイオアイテムのうち、一方のバイオアイテム文献セットの中から、他方のバイオアイテム名を検索することにより得られた、ｉ）一方のバイオアイテム名を含み且つ他方のバイオアイテム名を含む文献数、ｊ）一方のバイオアイテム名を含まず且つ他方のバイオアイテム名を含む文献数、ｋ）一方のバイオアイテム名を含み且つ他方のバイオアイテム名を含まない文献数、および、ｍ）一方のバイオアイテム名を含まず且つ他方のバイオアイテム名を含まない文献数、の４つの項目ｉ）〜ｍ）うち少なくとも一つから構成される共起文献数テーブルを用いて、統計計算に基づいて、共起相関スコアを算出する共起相関スコア算出手段である。ここで、共起相関スコア算出部１０２ｅは、全文献セットファイル１０６ａに記憶された全文献セットの中から一方のバイオアイテム名および／または他方のバイオアイテム名を検索することにより、項目ｉ）〜ｍ）の値を得てもよい。ここで、共起相関スコア算出部１０２ｅは、統計計算として、検定を用いてもよく、フィッシャーの正確確率検定、カイ二乗検定、または、ベイズ条件付確率を用いてもよい。【００９４】
また、バイオアイテム関係データベース化部１０２ｆは、共起相関スコア算出部１０２ｅによって算出された共起相関スコアを、２つのバイオアイテムに対応付けて、バイオアイテム関係データベース１０６ｃに格納するバイオアイテム関係データベース化手段である。【００９５】
また、関連バイオアイテム抽出部１０２ｇは、バイオアイテム関係データベース１０６ｃに記憶された共起相関スコアに基づいて、候補バイオアイテム選出部１０２ｂにより選出された候補バイオアイテムと相関関係を有するバイオアイテムを、関連バイオアイテムとして抽出する関連バイオアイテム抽出手段である。【００９６】
また、合成相関スコア算出部１０２ｈは、関連バイオアイテムとキーワードとの合成相関スコアを、関連バイオアイテム抽出部１０２ｇによる抽出の元となった候補バイオアイテムのキーワードとの相関スコアと、バイオアイテム関係データベース化部１０２ｆに記憶された共起相関スコアとを合成することによって求める合成相関スコア算出手段である。ここで、合成相関スコア算出部１０２ｈは、合成相関スコアを、下記の数式１、または、数式１の近似式（下記の数式１−１および１−２）に基づいて、算出してもよい。ここで、Ｐは、合成相関スコアであり、Ｐ１は、候補バイオアイテムのキーワードとの相関スコアであり、Ｐ２は、候補バイオアイテムと関連バイオアイテムとの共起相関スコアである。
Ｐ＝１−（１−Ｐ１）（１−Ｐ２）・・・（数式１）
Ｐ＝Ｐ１＋Ｐ２  ・・・（数式１−１）
Ｌｏｇ（Ｐ）＝Ｍａｘ｛Ｌｏｇ（Ｐ１），Ｌｏｇ（Ｐ２）｝  ・・・（数式１−２）
（ここで、Ｍａｘ｛Ａ，Ｂ｝はＡ，Ｂのうち小さくない方を選ぶ関数である）
【００９７】
ここで、合成相関スコア算出部１０２ｈは、ゲノム領域（インターバル）を２つ入力するマルチプルインターバルモードの際、２つの候補バイオアイテム（バイオアイテム１、バイオアイテム２）のキーワードとの総合相関スコア（総合Ｐ）を求める場合、以下に掲げるいずれかの数式を用いて合成するよう構成してもよい。
総合Ｐ＝１−（１−Ｐ１）（１−Ｐ２）（１−Ｐ３）・・・（数式２）
総合Ｐ＝Ｍｉｎ｛１−（１−Ｐ１）（１−Ｐ２），１−（１−Ｐ１）（１−Ｐ３）｝・・・（数式３）
（ここで、Ｐ１は、バイオアイテム１とバイオアイテム２の相関スコア、Ｐ２は、バイオアイテム１とキーワードとの相関スコア、Ｐ３は、バイオアイテム２とキーワードとの相関スコア、Ｍｉｎ｛Ａ，Ｂ｝はＡ，Ｂのうち大きくない方を選ぶ関数である（図７参照））。【００９８】
また、出力部１０２ｉは、相関スコア算出部１０２ｄによって算出された相関スコアに基づいて、候補バイオアイテムを出力装置１１４に出力する出力手段である。ここで、出力部１０２ｉは、合成相関スコア算出部１０２ｈによって算出された合成相関スコアに基づいて、関連バイオアイテムを出力装置１１４に出力してもよい。また、出力部１０２ｉは、共起キーワード相関スコア算出部１０２ｍによって算出された共起キーワード相関スコアを、２つの候補バイオアイテムと対応付けて、出力装置１１４に出力してもよい。ここで、出力部１０２ｉは、相関スコアまたは合成相関スコアが所定の優位水準に満たない場合は、対応する候補バイオアイテム又は関連バイオアイテムを出力しない構成としてもよい。ここで、出力部１０２ｉは、図４に示すように、検索結果順序出力部１０２ｎを備えて構成されている。検索結果順序出力部１０２ｎは、相関スコア、共起キーワード相関スコア、または、合成相関スコアに基づいて、対応する候補バイオアイテムまたは上記関連バイオアイテムを、順位付けして出力装置１１４に出力する検索結果順序出力手段である。一例として、検索結果順序出力部１０２ｎは、候補バイオアイテムまたは関連バイオアイテムを、対応する相関スコアまたは合成相関スコアの小さなものから出力してもよい。【００９９】
また、ゲノム領域判定部１０２ｊは、候補バイオアイテムまたは関連バイオアイテムについて、位置情報データベース１０６ｄに記憶された、対応するゲノム位置情報に基づく位置が、利用者により入力されたゲノム領域情報に基づくゲノム領域（インターバル）に含まれるか否かを判断し、ゲノム領域に含まれると判断した場合に、対応する候補バイオアイテムまたは関連バイオアイテムを出力するよう制御するゲノム領域判定手段である。ここで、本実施の形態において、ゲノム領域判定部１０２ｊは、候補バイオアイテム選出部１０２ｂによって選出された候補バイオアイテムのゲノム上の位置が、利用者により入力されたゲノム領域（インターバル）に含まれないと判断した場合に、関連バイオアイテム抽出部１０２ｇに対して、当該候補バイオアイテムに関連する関連バイオアイテムを抽出するよう命令を出す構成としてもよい。【０１００】
また、識別子判定部１０２ｋは、候補バイオアイテムまたは関連バイオアイテムについて、識別子情報データベース１０６ｅに記憶された、対応する識別子情報に基づく識別子が、利用者により入力された識別子情報に基づく一つまたは複数の識別子に含まれるか否かを判断し、含まれると判断した場合に、対応する候補バイオアイテムまたは関連バイオアイテムを出力するよう制御する識別子判定手段である。【０１０１】
以上が、バイオアイテム検索装置１００内部の論理構成である。ここで、バイオアイテム検索装置１００は、図４に示すように、文献情報に関する外部データベースやバイオアイテム検索プログラム等の外部プログラム等を提供する外部システム２５０、および、バイオアイテム検索端末装置６００に、ネットワーク３００を介して通信可能に接続して構成されていてもよい。ここで、図４において、ネットワーク３００は、バイオアイテム検索装置１００と外部システム２５０とバイオアイテム検索端末装置６００とを相互に接続する機能を有し、例えば、インターネット、ＬＡＮ、公衆電話回線網等である。【０１０２】
図４において、外部システム２５０は、ネットワーク３００を介して、バイオアイテム検索装置１００と相互に接続され、利用者に対して文献情報等に関する外部データベースやバイオアイテム検索プログラム等の外部プログラム等を実行するウェブサイトを提供する機能を有する。ここで、外部システム２５０は、ＷＥＢサーバやＡＳＰサーバ等として構成していてもよく、そのハードウェア構成は、一般に市販されるワークステーション、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置およびその付属装置により構成していてもよい。また、外部システム２５０の各機能は、外部システム２５０のハードウェア構成中のＣＰＵ、ディスク装置、メモリ装置、入力装置、出力装置、通信制御装置等およびそれらを制御するプログラム等により実現される。【０１０３】
また、図４において、バイオアイテム検索端末装置６００は、ネットワーク３００を介して、バイオアイテム検索装置１００と相互に接続され、少なくとも制御部と入力部と出力部を備えて構成される。バイオアイテム検索端末装置６００は、利用者に、入力部を介してキーワードやゲノム領域情報や識別子情報を入力させるよう制御し、当該キーワード等をバイオアイテム検索装置１００に送信し、バイオアイテム検索端末装置６００から出力された、候補バイオアイテム、関連バイオアイテム、または、共起キーワード相関スコアを受信し、出力部に出力するよう構成される。【０１０４】
以上で、本バイオアイテム検索装置および本バイオアイテム検索システムの構成の説明を終える。【０１０５】
［本バイオアイテム検索装置の処理］
次に、このように構成された本実施の形態における本バイオアイテム検索装置１００の処理の一例について、以下に図５および図６を参照して詳細に説明する。【０１０６】
ここで「直接検索」とは、キーワードと直接関係するバイオアイテムを検索することをいい、候補バイオアイテムが検索結果（直接検索の解）として出力される検索のことである。一方、「間接検索」とは、バイオアイテム間の推論を行い、キーワードと間接的に関係するバイオアイテムを検索することをいい、関連バイオアイテムが検索結果（バイオアイテム推論の解）として出力される検索のことである。【０１０７】
［直接検索処理］
直接検索処理の詳細について図５を参照して説明する。図５は、本実施形態における本システムの直接検索処理の一例を示すフローチャートである。【０１０８】
図５に示すように、バイオアイテム検索装置１００の制御部１０２は、入力装置１１２を介して利用者にキーワードを入力させ、キーワードを受信すると（ＳＢ−１）、文献数取得部１０２ａは、バイオアイテム文献セットファイル１０６ｂに記憶された各バイオアイテム文献セットの中からキーワードを検索し、バイオアイテム文献セットのうちキーワードを含む文献の数Ｎｈを、バイオアイテム１〜ｎ毎に取得する（ＳＢ−２）。ここで、文献数取得部１０２ａは、全文献セットファイル１０６ａに記憶された全文献セットの中からキーワードを検索し、全文献セットのうちキーワードを含む文献の数Ｎｋを取得してもよい。【０１０９】
つぎに、候補バイオアイテム選出部１０２ｂは、取得された文献数Ｎｈが１以上であるバイオアイテム文献セットのバイオアイテムを、候補バイオアイテムとして選出する（ＳＢ−３）。【０１１０】
つづいて、テーブル作成部１０２ｃは、候補バイオアイテム毎に、ａ）文献数Ｎｈ、ｂ）キーワードを含まず且つバイオアイテム名を含む文献の数（該バイオアイテムのバイオアイテム文献セットの文献数−Ｎｈ）、ｃ）キーワードを含み且つバイオアイテム名を含まない文献数（Ｎｋ−Ｎｈ）、および、ｄ）キーワードを含まず且つバイオアイテム名を含まない文献数（全文献セットの総文献数−バイオアイテム文献セットの文献数−Ｎｋ＋Ｎｈ）、の４つの項目のうち少なくとも一つから構成される文献数テーブルを作成し記憶装置に格納する（ＳＢ−４）。【０１１１】
つぎに、相関スコア算出部１０２ｄは、テーブル作成部１０２ｃの処理により作成された文献数テーブルを用いて、フィッシャーの正確確率検定に基づいて候補バイオアイテム群を構成する候補バイオアイテムとキーワードとの相関スコアをそれぞれ算出する（ＳＢ−５）。【０１１２】
そして、出力部１０２ｉは、相関スコア算出部１０２ｄによって算出された相関スコアに基づいて候補バイオアイテム群を出力装置に出力する（ＳＢ−６）。【０１１３】
これにて、直接検索の処理が終了する。【０１１４】
［間接検索処理（バイオアイテムの推論）］
つぎに、間接検索処理について、図６を参照して説明する。図６は、本実施形態における本システムの間接検索処理の一例を示すフローチャートである。【０１１５】
まず、バイオアイテムの推論に用いるバイオアイテム関係データベースの作成処理について説明する。共起相関スコア算出部１０２ｅは、２つのバイオアイテムのうち、一方のバイオアイテムのバイオアイテム文献セットの中から、他方のバイオアイテム名を検索することにより得られた、ｉ）一方のバイオアイテム名を含み且つ他方のバイオアイテム名を含む文献数、ｊ）一方のバイオアイテム名を含まず且つ他方のバイオアイテム名を含む文献数、ｋ）一方のバイオアイテム名を含み且つ他方のバイオアイテム名を含まない文献数、および、ｍ）一方のバイオアイテム名を含まず且つ他方のバイオアイテム名を含まない文献数、のうち少なくとも一つから構成される共起文献数テーブルを用いて、フィッシャーの正確確率検定に基づいて、２つのバイオアイテム間の共起相関スコアを算出する（ＳＣ−１）。【０１１６】
つぎに、バイオアイテム関係データベース化部１０２ｆは、共起相関スコア算出部１０２ｅによって算出された共起相関スコアを、２つのバイオアイテムに対応付けて、バイオアイテム関係データベース１０６ｃに格納する（ＳＣ−２）。以上が、バイオアイテム関係データベース１０６ｃの作成処理である。なお、この作成処理は、直接検索または間接検索を行う前に予め実行されている。【０１１７】
つづいて、バイオアイテム検索装置１００は、入力装置１１２を介して利用者にキーワードを入力させ、直接検索を実行する（ＳＣ−３〜７）。ここで、ＳＣ−３〜７は、直接検索のＳＢ−１〜５に対応するので説明を省略する。【０１１８】
ここで、直接検索から間接検索の移行処理については、図６に示すように直線的な処理の構成とする他、ＳＣ−５で選出された候補バイオアイテムが、ゲノム領域判定部１０２ｊの処理により、利用者により入力されたインターバルに含まれないと判断する場合に、ＳＣ−８に進み、関連バイオアイテム抽出部１０２ｇに対して、当該インターバルに含まれないと判断された候補バイオアイテムと相関関係のある関連バイオアイテムの抽出を命令する構成としてもよい。【０１１９】
つぎに、関連バイオアイテム抽出部１０２ｇは、候補バイオアイテム選出部１０２ｂによって選出された候補バイオアイテムに対応する、バイオアイテム関係データベース１０６ｃに記憶された共起相関スコアに基づいて、相関関係のある関連バイオアイテムを抽出する（ＳＣ−８）。【０１２０】
そして、合成相関スコア算出部１０２ｈは、関連バイオアイテム抽出部１０２ｇにより抽出された関連バイオアイテムとキーワードとの合成相関スコアＰを、相関スコア算出部１０２ｄによって算出された相関スコア（Ｐ１）と、バイオアイテム関係データベース１０６ｃから得られる、候補バイオアイテム選出部１０２ｂで得られた候補バイオアイテムと関連バイオアイテム抽出部１０２ｇにより抽出された該関連バイオアイテムとの（共起）相関スコア（Ｐ２）と、を下記の数式１を用いて合成することによって求める（ＳＣ−９）。
合成Ｐ＝１−（１−Ｐ１）（１−Ｐ２）・・・（数式１）【０１２１】
そして、出力部１０２ｉは、関連バイオアイテム抽出部１０２ｇによって抽出された関連バイオアイテムを、合成相関スコア算出部１０２ｈによって算出された合成相関スコアに基づいて出力装置に出力する（ＳＣ−１０）。【０１２２】
これにて関接検索の処理が終了する。【０１２３】
［ゲノム領域判定処理］
ここで、ゲノム領域判定部１０２ｊによるゲノム領域判定処理について詳細に説明する。【０１２４】
入力装置１１２において、利用者はキーワードのほか、「インターバル」と呼ぶゲノム配列上の範囲（ゲノム領域）に関する情報（ゲノム領域情報）を指定することができる。このゲノム領域判定機能により、バイオアイテム検索装置１００の利用者は、例えばポジショナルクローニングの問題解決において、バイオアイテムのゲノム配列上の位置を考慮して検索結果を絞り込むことが可能となる。【０１２５】
すなわち、ゲノム領域判定部１０２ｊは、候補バイオアイテム選出部１０２ｂによって選出された候補バイオアイテム、または、関連バイオアイテム抽出部１０２ｇによって抽出された関連バイオアイテムについて、位置情報データベース１０６ｄに基づいて対応するゲノム位置情報を取り出す。【０１２６】
つぎに、ゲノム領域判定部１０２ｊは、取得したゲノム位置情報に基づくゲノム上の位置が、利用者によって入力されたゲノム領域（インターバル）に含まれるか否かを判断する。【０１２７】
そして、ゲノム領域判定部１０２ｊは、候補バイオアイテムがインターバルに存在すると判断した場合は、検索結果（解）として適切として、このバイオアイテムを出力するよう出力部１０２ｉに指示する。一方、インターバルに含まれないと判断した場合は、検索結果（解）として不適としてバイオアイテムを棄却する。このとき、このバイオアイテムに関連するバイオアイテムを抽出するよう、関連バイオアイテム抽出部１０２ｇに指示する構成としてもよい。ここで、「インターバル」は、インターバルあるいは識別子の列、あるいはインターバルの識別子の列の両方が指定されている場合も含んでもよい。この場合、すなわち、利用者によりインターバルあるいは識別子の列、あるいはインターバルの識別子の列の両方が入力された場合、ゲノム領域判定部１０２ｊは、入力されたそれぞれについて上記のゲノム領域判定処理を実行してもよい。【０１２８】
［テーブル作成処理・相関スコア算出処理］
ここで、キーワードとバイオアイテム（候補バイオアイテム、関連バイオアイテム）の関係性を定量的に評価する手法として、テーブル作成部１０２ｃの処理によるテーブル作成処理、および、相関スコア算出部１０２ｄ、共起相関スコア算出部１０２ｅ、および、合成相関スコア算出部１０２ｈの処理による相関スコア算出処理について、図７を用いて詳細に説明する。図７は、キーワードとバイオアイテムの間の関係を模式的に示した図である。【０１２９】
すなわち、図７に示すように、直接検索の場合には、バイオアイテム１が候補バイオアイテムに相当し、相関スコア算出部１０２ｄは、バイオアイテム１とキーワードとの文献数テーブルを用いて、候補バイオアイテムとキーワードとの相関スコアを算出する。【０１３０】
また、間接検索の場合には、バイオアイテム１がキーワードに関係する候補バイオアイテムに相当し、バイオアイテム２が推論により得られる関連バイオアイテムに相当する。【０１３１】
また、マルチプルインターバルモード（利用者によりゲノム領域が２つ入力された場合）では、バイオアイテム１は、一方のゲノム領域に属するバイオアイテムに相当し、バイオアイテム２は、他方のゲノム領域に属するバイオアイテムに相当する。ここで、図７におけるバイオアイテム１が、インターバル１に属するバイオアイテムとなり、バイオアイテム２が、インターバル２に属するバイオアイテムとなる。すなわち、マルチプルインターバルモードでは、バイオアイテム１はインターバル１に属しキーワードに関係するバイオアイテム、バイオアイテム２はインターバル２に属しキーワードに関係するバイオアイテムである。【０１３２】
ここで、マルチプルインターバルモードについて説明する。相関スコア算出部１０２ｄは、バイオアイテム１とキーワードとの文献数テーブルを用いて、候補バイオアイテムとキーワードとの相関スコアを算出し、共起相関スコア算出部１０２ｅは、バイオアイテム１とバイオアイテム２との文献テーブルを用いて、共起相関スコアを算出する。このとき、バイオアイテム２とキーワードとの相関スコアは、バイオアイテム２とキーワードとの文献数テーブルを用いて直接求めることができないので、合成相関スコア算出部１０２ｈは、相関スコア算出部１０２ｄにより算出された相関スコアと、共起相関スコア算出部１０２ｅにより算出された共起相関スコアを合成することにより、合成相関スコアを算出する。【０１３３】
すなわち、文献数取得部１０２ａ、候補バイオアイテム選出部１０２ｂ、および、ゲノム領域判定部１０２ｊの処理により、各インターバル１・２について直接検索が行われ、検索の結果としてそれぞれバイオアイテムの集合（候補バイオアイテム群１、候補バイオアイテム群２）が得られる。つぎに、共起キーワード相関スコア算出部１０２ｍの処理により、各集合からそれぞれ１つずつバイオアイテムを取り出し、構成される全てのバイオアイテムペアを作成し、各バイオアイテムペアが上で述べた１文献上で共起している２バイオアイテムに該当するか否かを、調べる。【０１３４】
そして、該当する場合には、当該２バイオアイテムそれぞれについてのバイオアイテムとキーワードとの相関スコア（相関スコア１、相関スコア２）、２バイオアイテムの共起相関スコアの３つの相関スコアを合成して新たな相関スコア（「合成相関スコア」）を計算する。これらの相関スコアに基づき、各バイオアイテムペア間でランキングを行い、表示する。このようにマルチプルインターバルモードにおいても統計処理によるランキング機能により、目的とするバイオアイテムの発見精度をより高めることができるという効果を奏する。【０１３５】
ここで、キーワードとバイオアイテム１の間の関係に着目する。この関係性を定量的に評価するため、図２に示したような文献数を集計した文献数テーブルを作成してもよい。【０１３６】
いま、バイオアイテムの名前（バイオアイテム名）ｍ１，ｍ２，・・・ｍｐが与えられたとき、これらの名前のうち少なくとも一つ含む文献を取得するクエリをＱ＝ｍ１ ＯＲ  ｍ２ ＯＲ・・・ＯＲ  ｍｐと表し、「バイオアイテムクエリ」と呼ぶ。また、Ｑの否定、すなわちこれらの名前が一つも含まれない文献を取得するクエリを¬Ｑと表す。バイオアイテム１についてのバイオアイテムクエリをＱ１と表す。【０１３７】
図２の文献数テーブルにおいて、
aは、Ｑ１を満たし、かつキーワードを含む文献数
bは、Ｑ１を満たし、かつキーワードを含まない文献数
cは、¬Ｑ１を満たし、かつキーワードを含む文献数
dは、¬Ｑ１を満たし、かつキーワードも含まれない文献数
である。【０１３８】
このテーブルに、一例として、フィッシャーの正確確率検定の手法等を適用してＰ値("Ｐ"は、国際標準ではイタリック体で表記される。)を算出する。Ｐ値が０に近いほどバイオアイテムとキーワードとの関係が強いことを示し、この値を用いてヒットしたバイオアイテムのランキングを行う。【０１３９】
同様に、バイオアイテム１とバイオアイテム２の間の関係（一例として、候補バイオアイテムと関連バイオアイテムの共起相関関係）においても文献数テーブルが生成され、テーブルの各値ａ）、ｂ）、ｃ）、ｄ）は以下に示す文献数である。いま、バイオアイテム１についてのバイオアイテムクエリをＱ1、バイオアイテム２についてのバイオアイテムクエリをＱ2とする。【０１４０】
このとき、図２の文献数テーブルにおいて、
ａ）は、Ｑ１を満たし、かつＱ２を満たす文献数
ｂ）は、Ｑ１を満たし、かつ¬Ｑ２を満たす文献数
ｃ）は、¬Ｑ１を満たし、かつＱ２を満たす文献数
ｄ）は、¬Ｑ１を満たし、かつ¬Ｑ２を満たす文献数
である。【０１４１】
上記作成した文献数テーブルを用いて、統計計算に基づいて、共起相関スコアを算出する。統計計算としては、例えば、フィッシャーの正確確率検定やカイ二乗検定等の検定、または、ベイズ条件付確率等を適用してＰ値を算出する。【０１４２】
これにて、テーブル作成処理と相関スコア算出処理の説明を終える。【０１４３】
［合成相関関数スコア算出処理］
合成相関関数スコア算出処理の一例について以下に説明する。直接検索によって、相関関係が十分にある候補バイオアイテムが得られても、候補バイオアイテムのゲノム上の位置が、利用者により入力されたインターバルに含まれていなければ、解として不適であるため棄却される。しかし、候補バイオアイテムからバイオアイテム関係データベースを用いて、関連バイオアイテムを導き出したときに、新たな相関スコアを求める必要がある。【０１４４】
この場合、直接、関連バイオアイテムとキーワードの相関スコアを求めたのでは、不適切である。何故なら、関連バイオアイテムは、候補バイオアイテムを介して間接検索によって、はじめて得られた検索結果であり、直接検索の結果である検索数（ほぼ０に等しい）を代入しても、Ｐ値は、１に近い値となり、候補バイオアイテム群は、検索結果の上位に出力されることはないため、従来技術の課題を解決することにはならないからである。【０１４５】
そこで、直接、関連バイオアイテムとキーワードの相関スコアを求めるのではなく、候補バイオアイテムと関連バイオアイテムとの相関スコア（共起相関スコア）と、キーワードと候補バイオアイテムとの相関スコアとを合成することによって、間接的に関連バイオアイテムとキーワードの相関スコアＰ（「合成相関スコア」）を求める。具体的には、下記の数式１を使って計算する。【０１４６】
Ｐ＝１−（１−Ｐ１）（１−Ｐ２）・・・（数式１）
ここで、Ｐ１は、関連バイオアイテムと候補バイオアイテムとの共起相関スコアであり、Ｐ２は、候補バイオアイテムとキーワードとの相関スコアである。【０１４７】
また、マルチプルインターバルモードでは、まず、各インターバルについて直接検索が行われ、検索の結果としてそれぞれバイオアイテムの集合が得られ、つぎに、各集合からそれぞれ１つずつバイオアイテムを取り出し、構成される全てのバイオアイテムペアを作成し、各バイオアイテムペアが上で述べた１文献上で共起している２バイオアイテムに該当するか否かを調べる。【０１４８】
そして、該当する場合には、当該の２バイオアイテムそれぞれについてのバイオアイテムとキーワードとの相関スコア、２バイオアイテムの相関スコアを合成して新たな相関スコアを計算する。これらの相関スコアに基づき、各バイオアイテムペア間でランキングを行い、表示する。この際の、総合相関関数を求める式は、例えば、次の数式２あるいは数式３で表される。【０１４９】
総合Ｐ＝１−（１−Ｐ１）（１−Ｐ２）（１−Ｐ３）・・・（数式２）
総合Ｐ＝Ｍｉｎ｛１−（１−Ｐ１）（１−Ｐ２），１−（１−Ｐ１）（１−Ｐ３）｝・・・（数式３）
ここで、Ｐ１は、バイオアイテム１とバイオアイテム２の相関スコア、Ｐ２は、バイオアイテム１とキーワードとの相関スコア、Ｐ３は、バイオアイテム２とキーワードとの相関スコアである。Ｍｉｎ｛Ａ，Ｂ｝はＡ，Ｂのうち大きくない方を選ぶ関数である（図７参照）【０１５０】
[共起キーワード相関スコア算出処理：文献数３次元テーブル]
３次元の文献数テーブルを用いた共起キーワード相関スコア算出処理について、以下に図８および図９を参照しながら説明する。【０１５１】
まず、文献数取得部１０２ａは、任意の２つのバイオアイテムのうち、一方のバイオアイテムのバイオアイテム文献セットの中から、他方のバイオアイテム名を含み且つキーワードを含む文献の数Ｎｓを検索により取得する。【０１５２】
つぎに、テーブル作成部１０２ｃは、文献数Ｎｓ、２つのバイオアイテムに係る文献数テーブル、および、２つのバイオアイテムに係る共起文献数テーブルに基づいて、３次元の文献数テーブルを作成する。ここで、３次元の文献テーブルの作成方法を、図８を参照しながら説明する。図８は、３次元の文献数テーブルを作成する方法を模式的に示した図である。【０１５３】
図８に示すように、テーブル作成部１０２ｃは、８つの項目ｓ）、ｔ）、ｕ）、ｖ）、ｗ）、ｘ）、ｙ）、および、ｚ）すなわち、キーワードを含むか含まないか、バイオアイテム１を含むか含まないか、バイオアイテム２を含むか含まないか、の８通りの分類項目に分類される文献の文献数からなるテーブル（３次元の文献数テーブル）を生成する。【０１５４】
ここで、３次元の文献テーブルを高速に作成するために、テーブル作成部１０２ｃは、共起相関スコア算出部１０２ｅの処理により作成された、任意の２つのバイオアイテムの組合せについての、ｉ）、ｊ）、ｋ）、および、ｍ）の４つの項目からなる共起文献数テーブルをデータベース化しておく。【０１５５】
そして、利用者によりキーワードが入力された場合に、文献数取得部１０２ａ〜テーブル作成部１０２ｃは、それぞれのバイオアイテムとキーワードとの間で文献数テーブルを作成する。なお、ここで作成される文献数テーブルは、一方のバイオアイテムにおけるａ）、ｂ）、ｃ）、および、ｄ）および他方のバイオアイテムにおけるｅ）、ｆ）、ｇ）、および、ｈ）から成る文献数テーブルに対応する。【０１５６】
そして、テーブル作成部１０２ｃは、任意の候補バイオアイテム１，２の組み合わせに対し、文献数取得部１０２ａの処理により、バイオアイテム１に対応するバイオアイテム文献セットを用いて、キーワードおよびバイオアイテム名２を含む文献を検索し、該文献数Ｎｓを取得して、ｓ）とする。【０１５７】
そして、テーブル作成部１０２ｃは、
a  =  s  +  w
b  =  t  +  x
c  =  u  +  y
d  =  v  +  z
e  =  s  +  u
f  =  t  +  v
g  =  w  +  y
h  =  x  +  z
i  =  s  +  t
j  =  u  +  v
k  =  w  +  x
m  =  y  +  z
の関係式が成立していることを利用して、ｗ＝ａ−ｓ、ｕ＝ｅ−ｓ、ｔ＝ｉ−ｓを計算し、さらに、ｖ＝ｆ−ｔ、ｘ＝ｋ−ｗ、ｙ＝ｃ−ｕ、ｚ＝ｄ−ｖを計算する。さらに、ｚ＝ｄ−ｖを計算することで、ｓ）〜ｚ）の８つの項目から成る３次元の文献数テーブルを生成する。以上により、ｓ）〜ｚ）の８つの項目をそれぞれ検索により取得する場合に比べて、３次元の文献テーブルを高速に作成することができる。【０１５８】
つづいて、相関スコア算出処理の説明に移る。すなわち、相関スコア算出部１０２ｄは、共起キーワード相関スコア算出部１０２ｍの処理により、３次元の文献数テーブルを用いて、統計計算に基づいて、２つの候補バイオアイテムとキーワードとの共起キーワード相関スコアを算出する。【０１５９】
ここで、共起キーワード相関スコア算出部１０２ｍは、３次元の文献数テーブルを用いて、キーワードを含む場合の２つの候補バイオアイテムの相関スコアを「キーワードあり相関スコア」として算出し、キーワードを含まない場合の２つの候補バイオアイテムの相関スコアを「キーワードなし相関スコア」として算出してもよい。この場合、共起キーワード相関スコア算出部１０２ｍは、「キーワードあり相関スコア」と「キーワードなし相関スコア」との、両方および／または比較結果を、共起キーワード相関スコアとして算出する。すなわち、これにより、バイオアイテム１とバイオアイテム２の共起相関の強弱がキーワードの有無でどのように変化しているかを反映する「共起キーワード相関スコア」を算出することができる。【０１６０】
以下に、共起キーワード相関スコアの算出方法の一例を、図９を用いて示す。なお、本発明はこの例に限定されるものではない。図９は、「キーワードあり相関スコア」と「キーワードなし相関スコア」を算出するための文献テーブルの一例を示す図である。【０１６１】
図９に示すように、共起キーワード相関スコア算出部１０２ｍは、３次元の文献数テーブルから２つの２次元文献テーブルに分けて、利用者により入力されたキーワードを含む文献群と含まない文献群のそれぞれについて、バイオアイテム１とバイオアイテム２との相関スコアを算出する。すなわち、前者が「キーワードあり相関スコア」であり、後者が「キーワードなし相関スコア」である。【０１６２】
次に、共起キーワード相関スコア算出部１０２ｍは、「キーワードあり相関スコア」と、「キーワードなし相関スコア」とを比較する。ここで、もし、前者の方が強い相関であるならば、キーワードで指定されるジャンルにおいてバイオアイテム１とバイオアイテム２の関連性は重要性が高いと判定でき、その情報を共起キーワード相関スコアとして利用者に提示することができる。また、後者の方が強い相関であるならば、バイオアイテム１とバイオアイテム２の関連性はキーワードで指定されるジャンル以外において強いと判定でき、その情報を共起キーワード相関スコアとして利用者に提示することができる。【０１６３】
［概念語クエリ追加処理］
これまで述べたようなバイオアイテムと文献との対応付けにバイオアイテムの名前のみを用いる方法では、正しく文献に対応させることはできない場合が発生する。その理由は、同じ語が異なる意味で使われることがあるからである。例えば、マウス遺伝子fuzzyは、一般用語として「柔軟性がある」などの意味で文献中に出現する。このように、バイオアイテム名が、文献検索上混同が生じる名称であった場合、正しい検索結果が出力されないという問題がある。【０１６４】
このような問題を解決するため、関係付け精度を上げる手法として、バイオアイテム毎に概念語クエリを追加する処理を以下に示す。【０１６５】
ここで「概念語」とは、特定の論題、分野を示す語句である。いま、概念語ｎ１，ｎ２，・・・ｎｐが与えられたとき、概念語クエリＲ＝ｎ１  ＯＲ  ｎ２  ＯＲ  ・・・ＯＲ  ｎｐが定義される。ここで概念語クエリは、概念語のうち少なくとも一つを含む文献を取得するクエリである。バイオアイテムクエリをＱ、その概念語クエリをＲとすると、例えば、概念語を追加したバイオアイテムクエリをＱ  ＡＮＤ  Ｒで定義し、これはＱかつＲを満たす文献を取得するクエリである。文献数テーブルの生成にあたっては、バイオアイテムクエリの代わりに概念語を追加したバイオアイテムクエリが用いられる。【０１６６】
例えば、バイオアイテムの名前がGRB2-related  adaptor  protein  2,  Grap2,  Gads,  GRID,  Grb2-related  adaptor  downstream  of  Sch,  Mona,  Grf40,  GRB2L,  GrbX,  GRAP-2,  GrpLのとき、バイオアイテムクエリＱ"grb2-related  adaptor  protein  2"  OR  "grap2"  OR  "gads"  OR  "grid"  OR  "grb2-related  adaptor  downstream  of  sch"  OR  "mona"  OR  "grf40"  OR  "grb2l"  OR  "grbx"  OR  "grap\-2"  OR  "grpl"に対して、概念語Ｒを追加したバイオアイテムクエリ("grb2-related  adaptor  protein  2"  OR  "grap2"  OR  "gads"  OR  "grb2-related  adaptor  downstream  of  sch"  OR  "mona"  OR  "grf40"  OR  "grb2l"  OR  "grbx"  OR  "grap\-2"  OR  "grpl")  AND  ("adaptor  protein"  OR  "adaptor  proteins"  OR  "monocytic"  OR  "monocyte")
を設定する処理を行う。ＡＮＤ以下の部分が概念語クエリである。【０１６７】
また他の例として、バイオアイテムの名前がX-ray  repair  complementing  defective  repair  in  Chinese  hamster  cells  6,  Xrcc6,  Ku  p70,  Ku70,  Xrcc6,  G22p1のとき、バイオアイテムクエリＱ"x\-ray  repair  complementing  defective  repair  in  chinese  hamster  cells  6"  OR  "xrcc6"  OR  "ku  p70"  OR  "ku70"  OR  "xrcc6"  OR  "g22p1"に対して、概念語Ｒを追加したバイオアイテムクエリ("x\-ray  repair  complementing  defective  repair  in  chinese  hamster  cells  6"  OR  "xrcc6"  OR  "ku  p70"  OR  "ku70"  OR  "xrcc6"  OR  "g22p1")  AND  ("x  ray"  OR  "dna  repair"  OR  "hamsters"  OR  "hamster"  OR  "thyroid"  OR  "autoantigen"  OR  "dna\-binding  proteins"  OR  "dna\-pkcs"  OR  "bax\-binding")を設定する処理を行う。ここでＡＮＤ以下の部分が概念語クエリである。【０１６８】
以上で、概念語追加処理の詳細についての説明を終える。【０１６９】
［実施例］
本発明の本実施の形態における実施例について以下に図１０〜図３３を参照しながら説明する。本実施例におけるバイオアイテム検索システムでは、利用者により入力された「インターバル」と呼ばれるゲノム領域（ゲノム配列上の範囲）とキーワードを受信し、キーワードと関係のあるバイオアイテムであって、インターバルに存在するものを取得する。また、本バイオアイテム検索システムは、インターバルを１つ指定するシングルインターバルモードによるバイオアイテム検索と、インターバルを２つ指定するマルチプルインターバルモードによるバイオアイテム検索の２種類の検索法を備えている。ここで、インターバルの指定については、インターバルの代わりにバイオオブジェクトの識別子の列を指定することも、あるいはインターバルとバイオオブジェクトの識別子の列の両方を指定することもできる。以下、インターバルの代わりにあるいはインターバルともにバイオオブジェクトの識別子の列を指定する場合であっても、検索結果が該識別子の列に含まれていることもインターバルに存在すると言う。なお、以下に、本バイオアイテム検索システムの説明で示すように、本発明は、同一筐体（例えば、上述のバイオアイテム検索装置１００）または異なる複数の筐体で実施されることを妨げない。すなわち、本実施例においては、説明上簡便のため、バイオアイテム検索装置１００の制御部１０２の各構成（１０２ａ〜１０２ｋ）を用いて説明することがあるが、これら各構成は、本バイオアイテム検索システムにおいて必ずしも同一筐体で機能するわけではない。【０１７０】
本実施例における本バイオアイテム検索システムは、以下の特徴を有する。すなわち、１）キーワードに関連する遺伝子等のバイオアイテムがインターバルに存在しなくとも、あらかじめ文献から抽出された２遺伝子間の関係あるいは実験などで得られた２遺伝子間の関係を該バイオアイテムに適用することにより、インターバルに存在する別のバイオアイテムを推論して得ることができる。
２）薬品や細胞などインターバルが存在しないバイオアイテムについても、キーワードに関連するバイオアイテムの検索と、推論検索を行うことができる。
３）本バイオアイテム検索システムでは、複数の文献セット種１〜ｍを扱うことができる。具体的な文献セット種の一例として、ＭｅｄＬｉｎｅデータベース、ＯＭＩＭデータベースによる文献セットなどが挙げられる。
４）統計処理によるキーワードとバイオアイテムとの関連スコアの算出を可能にし、この値に基づき、検索結果オブジェクトに順位付けを行うことができる。
５）バイオアイテムの検索を数秒で実行することができる。ここで、本実施例が取り扱う文献セットを、１）バイオアイテムと文献が多対多の関係にある文献セット（「ドキュメントセット」）、２）バイオアイテムと文献が１対１の関係にある文献セット（「カタログセット」）に分類してもよい。【０１７１】
以下に、それぞれ文献セットに、ドキュメントセット／カタログセットを用いた例を、シングルインターバルモード／マルチプルインターバルモードの２種類の検索法について実施した例を詳細に説明する。【０１７２】
［a.ドキュメントセットに対するシングルインターバルモード検索］
ドキュメントセットに対するシングルインターバルモード検索について、図１０〜図１２、図２３および図２４を参照しながら説明する。図１０は、シングルインターバルモードでバイオアイテムを検索する際のデータの流れを示した図である。図１１は、バイオアイテム全文検索器１２０の概要を示す図である。また、図１２は、シングルインターバルモードにおける動作をフローチャートで表した図である。なお、図１０と図１２、または、図１１と図１２においては、一部ステップの順序・数に違いがあるが、これは本実施例が、図１２におけるフローの順序・ステップ数に限られないことを示している。【０１７３】
ここで、本実施例においては、図１０に示すように、バイオアイテム全文検索器１２０は、上述した、文献数取得手段や、候補バイオアイテム選出手段や、テーブル作成手段や、相関スコア算出手段等として機能する。また、図１０におけるバイオアイテム全文検索器１２０以外のバイオアイテム検索システムの制御装置は、主に、ゲノム領域判定手段や、関連バイオアイテム抽出手段や、合成相関スコア算出手段や、出力手段等として機能する。【０１７４】
また、図１１に示すように、バイオアイテム全文検索器１２０における全文検索器１１０の記憶装置は、２種類の文献データＤ１とＤ２を記憶する文献セットファイルを備えている。すなわち、文献データＤ１は、各文献セット種１〜ｍについて、少なくとも１つのバイオアイテムに関連付けられている文献を収集したデータで、キーワードに関連する或いは関連しない文献数を取得するために用いられる（全文献セットに相当する）。一方、文献データＤ２は、バイオアイテム１〜ｒ毎に関連付けられた文献の集合を生成し、その文献集合をすべてのバイオアイテム１〜ｒについて集めたデータである。Ｄ２は、各バイオアイテムについての、文献の集合（文献セット）に対しキーワードによる全文検索が行われ、キーワードに関連しかつ該バイオアイテムに関連する文献数を取得するために用いられる（バイオアイテム文献セットに相当する）。【０１７５】
図１０〜図１２に示すように、バイオアイテム全文検索器１２０は、キーワードとインターバルを受信すると（ＳＤ−１）、バイオアイテム１〜ｒ毎に、文献セット種１〜ｍ毎の２種類（Ｄ１、Ｄ２）の文献セットに対してキーワードによる全文検索を実行し、Ｄ１についてキーワードに関連する文献数Ｎｋと、Ｄ２についてキーワードに関連する文献数Ｎｈを取得する（ＳＤ−２〜３）。【０１７６】
そして、バイオアイテム全文検索器１２０は、バイオアイテム１〜ｒ毎に、文献テーブルを用いて、統計計算により、文献セット種１〜ｍ毎の相関スコアを計算する（ＳＤ−４）。【０１７７】
そして、バイオアイテム全文検索器１２０は、各バイオアイテム１〜ｒについて、文献セット種１〜ｍ毎の相関スコアのうち最小のものを、当該バイオアイテムの相関スコアとする。ここで、バイオアイテム全文検索器１２０は、最小の相関スコアが所定の閾値以上のバイオアイテムを、直接検索の解から除くよう制御してもよい。【０１７８】
ここで、以上のＳＤ−３〜５の処理について、図１１に示すように、具体例として、バイオアイテム１についての検索処理について説明する。すなわち、図１１に示すように、バイオアイテム全文検索器１２０は、全文検索器１１０の処理により、バイオアイテム１の文献セット種１〜ｍ毎に、キーワードを検索し、キーワードを含む文献の数（Ｄ１においてＮｋ、Ｄ２においてＮｈ）を文献セット種１〜ｍ毎に取得する（ＳＤ−３）。そして、バイオアイテム全文検索器１２０は、文献数Ｎｈおよび／または文献数Ｎｋを用いて文献数テーブルを作成し、統計計算に基づいて、バイオアイテム１とキーワードとの相関スコアを文献セット種１〜ｍ毎に算出する（ＳＤ−４）。そして、バイオアイテム全文検索器１２０は、文献セット種１〜ｍについて算出された、バイオアイテム１とキーワードとの相関スコアのうち、最小の相関スコアを、当該バイオアイテム１のキーワードに対する相関スコアとする（ＳＤ−５）。ここで、バイオアイテム全文検索器１２０は、最小の相関スコアが閾値以上のバイオアイテムを、解から除外してもよい（ＳＤ−５）。【０１７９】
そして、図１１および図１２に示すように、バイオアイテム全文検索器１２０は、以上のＳＤ−３〜５の処理を、アイテム２〜ｒについても実行し、解を収集する（ＳＤ−３〜５）。ここで、相関スコアとは、具体例として、帰無仮説について、フィッシャーの正確確率検定に基づいて計算されるＰ値（０≦Ｐ値≦１)を指す。本発明の本実施例における帰無仮説には、「文献セットにおいてキーワードとバイオアイテムの出現には関連がない」という仮説が設定されている。すなわち、Ｐ値が十分小さければ帰無仮説が棄却されるので、相関スコアが小さいことは、そのバイオアイテムがキーワードと相関が強いということを意味する。そして、最小の相関スコアが閾値以下であるバイオアイテムｉ（候補バイオアイテム）を抽出することは、キーワードと相関が有意に強いバイオアイテムを選出することとなる。【０１８０】
さらには、以上のＳＤ−３〜５の処理において、各バイオアイテム１〜ｒについて、各文献セット種１〜ｍのいずれかあるいは全ての文献数テーブルを合成して新たな文献数テーブルを生成し、この文献数テーブルを用いて、統計計算に基づいてバイオアイテムとキーワードとの相関スコアを算出してもよい。すなわち、各バイオアイテム1〜rについて、文献セット種１〜ｍ毎に図２に示す文献数テーブルが作成されるが、各文献セット種１〜ｍの文献数テーブルの項ａを全て足し合わせた値Ａ、項ｂを全て足し合わせた値Ｂ、項ｃを全て足し合わせた値Ｃ、項ｄを全て足し合わせた値Ｄから構成される新たな文献数テーブル（図２においてａに値Ａ、ｂに値Ｂ、ｃに値Ｃ、ｄに値Ｄを代入したテーブル）を生成してもよい。このようにして構成される文献数テーブルを、以下、合成文献数テーブルと呼ぶ。【０１８１】
あるいは、合成文献数テーブル作成の対象となる文献セット種を文献セット種１〜ｍの中から任意に１つ以上選び出し、合成文献数テーブルを生成し、これを用いてバイオアイテムとキーワードとの相関スコアを算出し、さらに合成文献数テーブル作成の対象とならない各文献セット種のそれぞれについて、文献数テーブルからバイオアイテムとキーワードとの相関スコアを算出し、これらの相関スコアの中から最小の相関スコアを該バイオアイテムの相関スコアとしてもよい。なお、ここでは、合成文献数テーブルを生成し相関スコアを計算する方法を記したが、本発明は、このような相関スコアの計算方法に限定されるものではない。【０１８２】
バイオアイテム全文検索器１２０により解としてバイオアイテムｉが抽出されると、図１０および図１２に示すように、バイオアイテム検索システムは、解として選出された各バイオアイテムｉについて、位置情報データベース１０６ｄまたは識別子情報データベース１０６ｅを参照して、各バイオアイテムｉのゲノム上の位置が、利用者により入力されたインターバル（識別子の列などを含む）に存在しているか否かを判断する（ＳＤ−６）。そして、バイオアイテムがインターバルに存在していると判断した場合には（ＳＤ−６、Ｙｅｓ）、バイオアイテム検索システムは、ＳＤ−９以降のステップに処理を移し、該バイオアイテムを相関スコアに基づいて出力装置に出力する。すなわち、ここで出力される解は、直接検索による解となる。ここで、直接検索の結果表示画面の一例を、図２４を参照して説明する。図２４は、直接検索の結果表示画面の一例を示す図である。【０１８３】
図２４に示すように、利用者は、キーワード入力欄（ＭＤ−１）に「diabetes」を入力し、インターバル入力欄（ＭＤ−２）には第「1」番染色体を指定している。この例では、直接検索の結果の最上位には「Ptprn」が候補バイオアイテムとして挙げられており、その相関スコア（P-value）は、相関スコア表示欄（ＭＤ−３）に、「6.87E-245」と出力されている。そして候補バイオアイテムは、相関スコアの小さいもの順に、つまり、相関関係が高いもの順に並べられている（6.87E-245＜7.29E-217＜2.50E-103）。【０１８４】
再びＳＤ−６の説明に戻り、図１０および図１２に示すように、解とされたバイオアイテムのゲノム上の位置が、インターバルに存在していないと判断した場合には（ＳＤ−６、Ｎｏ）、バイオアイテム関係データベース１０６ｃを参照して、当該バイオアイテムに関連する関連バイオアイテムを抽出する（ＳＤ−７）。【０１８５】
そして、バイオアイテム検索システムは、抽出された関連バイオアイテムのうち、関連バイオアイテムのゲノム上の位置が、利用者により入力されたインターバルに存在しているか否か判断し、インターバルに存在する関連バイオアイテムについて（ＳＤ−８、Ｙｅｓ）、ＳＤ−９以降のステップに処理を移す。すなわち、バイオアイテムの推論による解を求めることにより、利用者は、直接検索の結果がインターバルを満たさない場合でも、インターバルを満たす間接検索の解を得ることができる。【０１８６】
そして、バイオアイテム検索システムは、合成相関スコア算出部１０２ｈの処理により、当該バイオアイテムと関連バイオアイテム間の相関スコア（共起相関スコア）と、キーワードとバイオアイテムとの相関スコアとを合成し、新たな相関スコア（合成相関スコア）を計算する（ＳＤ−９）。ここで、バイオアイテム検索システムは、合成相関スコア算出部１０２ｈの処理による計算の結果、合成相関スコアが既定の水準を満たしていると判断した場合（所定の閾値以下）に、帰無仮説を否定し、該関連バイオアイテムを解として出力するよう制御してもよい。【０１８７】
そして、バイオアイテム検索システムは、得られたバイオアイテム（候補バイオアイテム、関連バイオアイテム）群を、出力部１０２ｉの処理により、相関スコアまたは合成相関スコアに基づいて整列させ（ＳＤ−１０）、利用者に検索結果を表示したＨＴＭＬ文書を出力する（ＳＤ−１１）。ここで、図２３は、シングルインターバルモードにおける間接検索結果表示画面の一例である。【０１８８】
図２３の例は、文献セット種MEDLINEを用いてマウス遺伝子を検索する例を示している。図２３の例では、利用者は、キーワード入力欄（ＭＣ−１）に「"diabetes  mouse"」と「insulin」を入力し、インターバル入力欄のうち、染色体番号入力欄（ＭＣ−２）に、「１１」を入力し、ポジション入力欄（ＭＣ−３）に、「１」から「10000000」(bps)を設定している。【０１８９】
図２３の検索結果によると、関連バイオアイテム群は、キーワードとバイオアイテムの合成相関スコア(Ｐ値)に従って並べ替え出力されており、最上位のバイオアイテム表示欄（ＭＣ−４）には、候補バイオアイテム「Hypism」に関係する関係バイオアイテム「Igfbp1」が表示され、合成相関スコア表示欄（ＭＣ−５）には、「8.06E-8」と表示されている。【０１９０】
以上が、シングルインターバルモード検索の説明である。ここでバイオアイテム関係について説明を行う。バイオアイテム関係とは、以下に掲げるいずれかである。【０１９１】
１）一文献上で共起している２バイオアイテムをいい、２バイオアイテム間の２次元文献数テーブル（「共起文献数テーブル」）と相関スコア（「共起相関スコア」）があらかじめ計算される。ここで、共起文献数テーブルとは、２バイオアイテムをそれぞれバイオアイテム１、バイオアイテム２とすると、Ａ：バイオアイテム１の名前とバイオアイテム２の名前を両方含む文献数、Ｂ：バイオアイテム１の名前を含みバイオアイテム２の名前を含まない文献数、Ｃ：バイオアイテム１の名前を含まずバイオアイテム２の名前を含む文献数、Ｄ：バイオアイテム１の名前もバイオアイテム２の名前も含まない文献数のＡ、Ｂ、Ｃ、および、Ｄの４項目の値から構成される２次元テーブルをいう。この共起文献テーブルを、フィッシャーの正確確率検定等の検定など統計計算を行い、共起相関スコアとしてＰ値を計算する。このとき、バイオアイテム関係の向きについては、Ｂが０かつＣが０でないときバイオアイテム１→バイオアイテム２の関係のみを、Ｂが０でなくかつＣが０のときバイオアイテム２→バイオアイテム１の関係のみを、それ以外の場合はバイオアイテム１⇔バイオアイテム２の両方向の関係を与える。【０１９２】
２）実験などから関係性が見いだされた２バイオアイテムをいう。このとき相関スコアをＰ値として与える。バイオアイテム関係には向きがあっても向きがなくてもよい。すなわち２バイオアイテムｉ１とｉ２についてｉ１→ｉ２あるいはｉ１←ｉ２の片方向の関連性のみがある場合でも、ｉ１⇔ｉ２の両方向の関連性があってもよい。ただし、シングルインターバルモードのバイオアイテムの推論においては、推論元のバイオアイテムｉｏ、推論先のバイオアイテムｉｄとするとき、バイオアイテム関係ｉｏ→ｉｄのみが適用される。【０１９３】
［b.カタログセットに対するシングルインターバルモード検索］
カタログセットに対するシングルインターバルモード検索処理の例を、図１３、図１４、および、図２１を用いて説明する。文献セットがカタログセットの場合、バイオアイテムと文献は１対１の関係で格納される。図１３はカタログセットに対し、シングルインターバルモードでバイオアイテムを検索する際のデータの流れを示した図である。また図１４はその動作をフローチャートとして表したものである。【０１９４】
文献セットがカタログセットの場合、全文検索器１１０は、全カタログ文献を有する全文献セットを記憶する全文献セットファイル１０６ａを備える。全文献セットファイル１０６ａには、複数のカタログセット種毎に全文献セットファイルを備えても、全てのカタログセット種の全文献セットを集めた一つの全文献セットファイルを備えてもよい。全文検索器１１０は、キーワードとインターバルを受信すると（ＳＥ−１）、全てのカタログセット（全文献セットに相当する）に対して検索を実行し、キーワードに関連する文献を取得する（ＳＥ−２）。次に、全文検索器１１０は、検索の結果、各文献に関連付けられているバイオアイテムを取得する（ＳＥ−３）。【０１９５】
文献セットがカタログセットである場合、全文検索器１１０は、バイオアイテム文献セットを記憶していないので、制御装置は、相関スコア算出のための文献数は取得せず、この際のキーワードとバイオアイテムとの相関スコアは、便宜的に０と定義され、常に「０」を算出する。【０１９６】
その後、バイオアイテム検索システムの制御装置は、ゲノム領域判定部１０２ｊの処理により、ヒットしたバイオアイテムがインターバルに存在しているか否かを判断する（ＳＥ−４）。【０１９７】
制御装置は、ゲノム領域判定部１０２ｊの処理により、バイオアイテムが、インターバルに存在していると判断した場合、出力部１０２ｉの処理により、存在していると判断されたバイオアイテムを解として出力する（ＳＥ−５）。ここで、図２１は、カタログセットに対するシングルインターバルモード検索の結果表示画面の一例を示す図である。【０１９８】
図２１の例は、カタログセット種マウスバイオリソースカタログを用いてミュータントマウスを検索する例を示している。図２１に示す結果表示画面では、利用者は、キーワード入力欄（ＭＡ−１）に「diabetes」を入力しており（この例ではインターバルは指定していない）、カタログ検索の結果における相関スコア（P-value）表示欄（ＭＡ−２）は、0.00E0と出力される。【０１９９】
［c.マルチプルインターバルモード検索］
マルチプルインターバルモードの検索について図１５、図１６、および、図２２を参照しながら説明する。なお、マルチプルインターバルモードの検索では、カタログセットに対してはバイオアイテムの検索は行えず、ドキュメントセットに対してのみバイオアイテムの検索が行われる。ここで、利用者によりバイオアイテム検索システムに入力される２つのインターバルをそれぞれ「インターバル１」、「インターバル２」と呼ぶ。図１５は、マルチプルインターバルモード検索のデータの流れを示す概念図であり、図１６は、その動作を表すフローチャートである。【０２００】
図１５および図１６に示すように、まず、キーワードとインターバル１およびインターバル２を受信すると（ＳＦ−１）、バイオアイテム検索システムは、インターバル１、インターバル２それぞれについて、ドキュメントセットに対しキーワードの直接検索を行う（ＳＦ−２、３）。すなわち、インターバル１を満たす直接検索の解の集合をバイオアイテム群１として取得し、インターバル２を満たす直接検索の解の集合をバイオアイテム群２として取得する。ここで、直接検索の処理内容については、上述したので説明を省略する。【０２０１】
つぎに、バイオアイテム検索システムは、バイオアイテム群１に属するバイオアイテムと、バイオアイテム群２に属するバイオアイテムとのそれぞれから構成される全てのバイオアイテムの組み合わせをバイオアイテムペアとして生成する（ＳＦ−４）。【０２０２】
そして、バイオアイテム検索システムは、バイオアイテム関係データベース１０６ｃを参照して、一定のバイオアイテム関係（例えば、共起相関スコアが閾値以下等）を有するバイオアイテムペアを抽出する（ＳＦ−５）。ここで、バイオアイテム関係は、バイオアイテムペアをｉ１、ｉ２とすると、ｉ１→ｉ２かｉ１←ｉ２かあるいはｉ１⇔ｉ２であるが、ｉ１とｉ２の間の関係の向きは問わない。【０２０３】
そして、バイオアイテム検索システムは、抽出されたバイオアイテムペアについて、当該２バイオアイテムそれぞれについて算出されたキーワードとの相関スコアと、バイオアイテム間の共起相関スコアとを、数式２あるいは数式３などに基づいて合成し、新たな相関スコア（共起キーワード相関スコア）を算出する（ＳＦ−６）。ここで、バイオアイテム検索システムは、共起キーワード相関スコア算出部１０２ｍの処理による計算の結果、共起キーワード相関スコアが既定の水準を満たすと判断した場合は、帰無仮説は否定され、該バイオアイテムペアを解として出力するよう制御してもよい。【０２０４】
そして、バイオアイテム検索システムは、解として得られたバイオアイテムペア群を、出力部１０２ｉの処理により、総合相関スコア（共起キーワード相関スコア）に基づき整列し（ＳＦ−７）、利用者に提示（出力）する（ＳＦ−８）。ここで、マルチプルインターバルモードにおける検索の結果表示画面の例を、図２２を参照して説明する。図２２は、マルチプルインターバル検索の結果表示例を表す図である。【０２０５】
図２２の例は、文献セット種MEDLINEを用いてマウス遺伝子を検索する例を示している。図２２に示す例では、モード設定欄（ＭＢ−２）はマルチプルインターバルモード（「multiple  intervals」）に設定されており、利用者は、キーワード入力欄（ＭＢ−１）に「“breast  cancer”」を入力し、インターバル１入力欄（ＭＢ−３）に染色体第「９」番の領域（「63214874」〜「111011533」）を、インターバル２入力欄（ＭＢ−４）に染色体第「１５」番の領域（「25275696」〜「92307904」）を入力している。【０２０６】
このように利用者による入力があった場合、図２２に示すように最上位の検索結果は、バイオアイテム１結果表示欄（ＭＢ−５）に「Cdc25a」、バイオアイテム２結果表示欄（ＭＢ−６）に「Myc」が検索結果として表示されている。また、両バイオアイテムを含む（Co-cited）文献数(Documents)表示欄（ＭＢ−７）には、「46」件と表示されており、両バイオアイテムの合成された相関スコア（総合Ｐ値）表示欄（ＭＢ−８）は、「1.43E-131」と表示されている。このようにマルチプルインターバルモードでは、利用者は、ゲノム領域を考慮した、総合的に相関関係の高いバイオアイテムペアを得ることができる。【０２０７】
以上で、マルチプルインターバルモードとシングルインターバルモードの２種類の検索法について用いて実施した例の説明を終える。【０２０８】
［バイオアイテム検索システムの実装例］
本発明の本実施の形態を実用的な分散型アーキテクチャに適用したバイオアイテム検索システムの実装例を、図１７を参照しながら説明する。本実施の形態における本実施例においては検索機能を分散配置された複数のコンピュータ上で稼動させる構成としたので、これらが並列に処理を進める結果、処理時間の短縮を図ることができ、一連の検索動作が数秒から１秒程度で完了する。ここで、図１７は、バイオアイテム検索システムのシステムアーキテクチャの一例を示す図である。【０２０９】
図１７に示すように、本バイオアイテム検索システムは、大きく３つのソフトウェアコンポーネントから構成される。すなわち、本バイオアイテム検索システムは、図１７に示すように、ユーザクライアント５００、システム管理サーバ４００、バックエンド２００から構成される。さらに、バックエンド２００は、バックエンド管理サーバ２０１と、文献数取得サーバ２０２と、分散配置される分散文献検索サーバ２１０ａ〜ｘから構成される。また、システム管理サーバ４００は、バイオアイテム種１〜ｎ（マウス遺伝子、ヒト遺伝子、薬品、代謝物、バイオリソース、疾患等）毎に構築された複数のバックエンド２００−１〜ｎと接続され、必要に応じてバックエンド間で分散並列処理が実行される。図１７においては、マウス用バックエンド２００−１と薬品用バックエンド２００−ｎが例示されている。ゲノム配列を持たないバイオアイテム、例えば薬品などはゲノム配列上の位置を持たない仮想の遺伝子として取り扱われる。以下、本バイオアイテム検索システムの動作手順について説明する。【０２１０】
（１）ユーザリクエストの送信
まず、ユーザクライアント（Ｗｅｂブラウザ）５００は、利用者にキーワード、インターバル、識別子の列等を入力させる。ここで、利用者はインターバル、あるいは識別子の列、あるいはインターバルと識別子の列の両方を入力することができるが、以下単に「インターバル」と記述する場合であっても、インターバル、あるいは識別子の列、あるいはインターバルと識別子の列の両方のいずれかを表す。そして、ユーザクライアント５００は、利用者により入力されたこれらのリクエストデータを、システム管理サーバ４００に送る。【０２１１】
（２）バックエンドへの処理の依頼処理の発動と結果の取得
リクエストデータを受信したシステム管理サーバ４００は、リクエストを解析し、処理を依頼すべきバックエンド２００を選択し、選択したバックエンド２００のバックエンド管理サーバ２０１にリクエストを送信する。【０２１２】
（３）キーワードに関連する文献数の取得処理の発動と結果の取得
そして、リクエストを受信したバックエンド管理サーバ２０１は、文献数取得サーバ２０２にキーワードを送信する。キーワードを受信した文献数取得サーバ２０２は、文献数取得用文献セット（全文献セット）群を用いて、文献セット種１〜ｍ毎にキーワードに関連する文献数（Ｎｋ）とキーワードに関連しない文献数（¬Ｎｋ）の組を取得し、バックエンド管理サーバ２０１に返す。【０２１３】
（４）分散並列処理による文献検索処理の発動と結果の取得
そして、バックエンド管理サーバ２０１は、（２）で受信したリクエストと、（３）で得た文献数の組とを、分散配置された各文献検索サーバ２１０ａ〜ｘに送信して文献検索処理を依頼する。【０２１４】
［１種類のドキュメントセットにおける分散文献サーバの動作］
ここで、文献セット種が１種類で、かつその文献セット種がドキュメントセットである場合のバックエンドの動作について図１７および図１９を参照しながら説明する。すなわち、各分散文献検索サーバ２１０の動作は次の通りである。ここで、図１７は、バイオアイテム検索システムのシステムアーキテクチャの一例を示す図である。図１９は、分散文献検索サーバ２１０のアーキテクチャの一例を示す図である。【０２１５】
（１）バックエンド管理サーバ２０１は、インターフェース２１１を介して、バックエンド管理サーバ２０１からリクエスト（キーワード、インターバル、識別子の列等）と、文献数取得サーバ２０２から得たキーワードに関連する文献数Ｎｋと、キーワードに関連しない文献数¬Ｎｋの組を受信し、文献全文検索器２１２に送信する。【０２１６】
（２）文献全文検索器２１２は、バイオアイテム１の関連文献セット(文献数をＮ１とする)に対し、キーワードによる全文検索を行い、バイオアイテム１に関係する文献数Ｎｈを取得する。この文献数Ｎｈが１以上のとき、アイテム領域判定器２１２ｉは、バイオアイテム１がインターバルに存在するかを調べる。【０２１７】
(i)アイテム領域判定器２１２ｉは、インターバルに含まれていると判断したとき、バイオアイテム１を検索結果として採用し、（３）を実行する。すなわち、アイテム領域判定器２１２ｉは、バイオアイテム１の識別子と（３）で得られた相関スコア計算器２１２ｄの処理による、バイオアイテム１とキーワードとのＰ値の組を文献全文検索器２１２に送信する。【０２１８】
(ii)アイテム領域判定器２１２ｉは、バイオアイテム１がインターバルに含まれていないと判断したとき、文献全文検索器２１２は、バイオアイテム推論器２１２ｅを用いてバイオアイテム１に関連するバイオアイテムｘを抽出し、バイオアイテム１とバイオアイテムｘ間の相関スコアＰg1-gx（共起相関スコア）を取得する。そして、バイオアイテムｘがインターバルに存在すると判断したとき、制御装置は、バイオアイテムｘを検索結果として採用し、相関スコア算出部１０２ｄの処理により、バイオアイテムｘとキーワードとの相関スコアを求め、この相関スコアと共起相関スコアから合成Ｐ値を合成により求める。この合成Ｐ値が既定の水準を下回っているとき、バイオアイテム推論器２１２ｅは、バイオアイテムｘの識別子と合成Ｐ値の組を文献全文検索器２１２に送信する。【０２１９】
ここで、バイオアイテム１がインターバルに存在するか否かの判定において、当該バイオアイテムの生物種と利用者により指定された領域（インターバル）のゲノム配列の生物種と異なる場合であっても、ホモロジー関係が存在する場合にはこの関係を適用してもよい。【０２２０】
（３）分散文献全文検索器２１２は、Ｎｈ、Ｎ１、Ｎｋ、および、¬Ｎｋ（＝Ｎall−Ｎｋ）を相関スコア計算器２１２ｄに送信する。相関スコア計算器２１２ｄは、図３に示した文献数テーブルを作成し、このテーブルからフィッシャーの正確確率検定、カイ二乗検定、または、ベイズ条件付確率等の統計計算によりＰ値を求める。【０２２１】
（４）文献全文検索器２１２は、（２）と（３）をその他のバイオアイテム、すなわちバイオアイテム２からバイオアイテムｒまでについて実行する。【０２２２】
（５）文献全文検索器２１２は、検索結果として得られたバイオアイテムとＰ値の組のリストを、インターフェース２１１を介してバックエンド管理サーバ２０１に返す。【０２２３】
ここで、マルチプルインターバルモードでの分散文献検索サーバ２１０の動作について、説明する。【０２２４】
まず、インターバル１に存在するバイオアイテムを検索するため、上記シングルインターバルモードでの動作（１）、（２）(i)、（３）、（４）、（５）の順で実行する。【０２２５】
次にインターバル２に存在するバイオアイテムを検索し結果を得るため、以下に掲げる動作を行う。【０２２６】
（６）インターフェース２１１は、バックエンド管理サーバ２０１からリクエスト、すなわちキーワード、インターバル、（５）で得られたリスト、文献数取得サーバから得たキーワードに関連する文献数Ｎｋとキーワードに関連しない文献数¬Ｎｋの組を受信し、文献全文検索器２１２に送信する。【０２２７】
（７）文献検索器２１２は、バイオアイテム１、インターバル２について（２）(i)を実行する。【０２２８】
（８）文献検索器２１２は、（５）で得られたバイオアイテム群と当該バイオアイテムとのすべてのペアを作成する。各バイオアイテムペアについて以下を実行する。【０２２９】
(i)いまペアを構成するバイオアイテムをそれぞれｇ1、ｇxとする。このペアをバイオアイテム推論器２１２ｅに送る。
【数１】
0005180822.tif 000002
【０２３０】
【数２】
0005180822.tif 000003
【０２３１】
（１０）文献全文検索器２１２は、（７）、（８）、（９）をその他のバイオアイテムについて実行する。【０２３２】
以上で、分散文献検索サーバ２１０の動作の実施例の説明を終える。【０２３３】
［１種類のカタログセットにおける分散文献サーバの動作］
文献セット種が１種類で、かつその文献セット種がカタログセットである場合のバックエンドの動作について、図２０を参照して説明を行う。図２０は、カタログ検索用システムのアーキテクチャの一例を示す図である。【０２３４】
カタログセット用検索システムとドキュメント用検索システムとの違いは、バックエンド２００の構成である。上記ドキュメント用検索システムで説明した手順「（１）ユーザリクエストの送信」、「（２）バックエンドへの処理の依頼処理の発動と結果の取得」、「（５）結果ＨＴＭＬドキュメント送信による検索結果の表示」、についてはドキュメント検索用検索システムの手順と同様である。【０２３５】
（３）キーワードに関連する文献の取得処理の発動と結果の取得
文献検索サーバ２１０は、キーワードに関連する文献の取得のため、キーワードに関連する文献の取得を行う。すなわち、文献検索サーバ２１０は、全てのカタログ文献を有する全文献セットを記憶し、この文献セットに対してキーワードによる全文検索を行い、キーワードに関連する文献を取得する。【０２３６】
（４）バイオアイテムの取得（解バイオアイテムの選択）
バックエンド管理サーバ２０１は、候補バイオアイテムの選択のために、（３）で得られた各文献に該当するバイオアイテムを、バイオアイテム関係データベース２０６ｃを用いて取得する。さらに、バックエンド管理サーバ２０１は、各バイオアイテムのために、位置情報データベース２０６ｄを用いて当該バイオアイテムがインターバルに存在しているかを調べる。ここでインターバルに存在しているバイオアイテムが解となる。【０２３７】
これにて、カタログセット検索システムのアーキテクチャの説明を終える。【０２３８】
［ドキュメントセット、カタログセットに対する同時検索機能］
ドキュメントセット用検索システムとカタログセット用検索システムシステムへ同時にリクエストを発動し、これらの結果をまとめることで、ドキュメントセットとカタログセット双方の検索システムを用いてバイオアイテム検索を行ってもよい。このとき、カタログドキュメント検索結果の相関スコアは常に０であるから、利用者に表示される結果表示ページにおいてはカタログの結果が常に上位にランキングされる。【０２３９】
［複数種類の文献セット種における分散文献サーバの動作］
文献セット種が複数種類である場合のバックエンドの動作について説明する。この場合、上で示したように複数のドキュメントセット検索システムと複数のカタログセット用検索システムへ同時にリクエストを発動し、これらの結果をまとめることも可能であるが、以下に掲げる方法を用いてもよい。【０２４０】
ここでシングルインターバルモードでの動作を以下に説明する。リクエストと文献数の組を受理した各分散検索サーバ２１０では、該分散文献検索サーバ２１０が担当するバイオアイテム群１〜ｒ毎に、文献セット種１〜ｍ毎にキーワードに関連する文献数Ｎｈを取得する。文献セット種１〜ｍのいずれかの文献数Ｎｈが１以上のバイオアイテムについて、以下に掲げる手続き（ｉ）〜（ｉｉ）を実行する。【０２４１】
(i)分散文献検索サーバ２１０は、ゲノム領域判定部１０２ｊの処理により、位置情報データベースを参照し、文献数Ｎｈが１以上であるバイオアイテム（候補バイオアイテム）のゲノム上の位置が、インターバル（ゲノム上の領域）に存在すると判断したとき、（３）で得た文献数の組および／または取得した文献数Ｎｈに基づいて、統計計算により相関スコアを計算する。分散文献検索サーバ２１０は、相関スコアが既定の有意水準を下回る（所定の閾値以下）と判断すると、帰無仮説は否定され、当該バイオアイテムを解としてバックエンド管理サーバ２０１に返す。【０２４２】
(ii)分散文献検索サーバ２１０は、ゲノム領域判定部１０２ｊの処理により、文献数Ｎｈが１以上であるバイオアイテム（候補バイオアイテム）が、利用者指定のインターバルに存在しないと判断したとき、あらかじめ文献から取得されたバイオアイテム-バイオアイテム関係（一例として、共起相関スコアに基づくもの）を適用して、当該バイオアイテムに関連するバイオアイテム（関連バイオアイテム）を取得する。【０２４３】
つぎに、分散文献検索サーバ２１０は、ゲノム領域判定部１０２ｊの処理により、この関連する各バイオアイテム（各関連バイオアイテム）がインターバルに存在するか調査する。分散文献検索サーバ２１０は、インターバルに存在していると判断した場合には、（３）で得た文献数の組に基づいて、統計計算により元の候補バイオアイテムの相関スコアを求める。そして、分散文献検索サーバ２１０は、更にこの相関スコアの値と該バイオアイテム−バイオアイテム関係の相関スコア（共起相関スコア）とを合成して総合相関スコア（合成相関スコア）を算出し、当該関連バイオアイテムを解としてバックエンド管理サーバ２０１に返す。【０２４４】
バックエンド管理サーバ２０１は、(i)、(ii)の処理による、すべての分散文献検索サーバ２１０ａ〜ｘから検索結果(解)を受け取り、システム管理サーバ４００に結果を返す。【０２４５】
次に、マルチプルインターバルモードでの動作(i)〜(v)を以下に説明する。２つのインターバルをそれぞれインターバル１、インターバル２とする。【０２４６】
(i)バックエンド管理サーバ２０１からリクエストと文献数の組を受理した文献検索サーバ２１０は、担当するバイオアイテム１〜ｒ毎に、文献セット種１〜ｍ毎にキーワードに関係する文献数Ｎｈを取得する。文献セット種１〜ｍのいずれかの文献数Ｎｈが１以上のバイオアイテム（候補バイオアイテム）について、以下に掲げる手続きを実行する。【０２４７】
(ii)分散文献検索サーバ２１０は、当該バイオアイテム（候補バイオアイテム）がインターバル１に存在すると判断したとき、（３）で得た文献数の組および／または取得した文献数Ｎｈに基づいて、統計計算によりキーワードと該バイオアイテムとの相関スコアを計算する。分散文献検索サーバ２１０は、相関スコアが既定の有意水準（所定の閾値）を下回ると判断したときは、帰無仮説は否定され、当該バイオアイテム（候補バイオアイテム）をインターバル１に存在するバイオアイテムとしてバックエンド管理サーバ２０１に返す。【０２４８】
そして、バックエンド管理サーバ２０１は、すべての分散文献検索サーバ２１０ａ〜ｘから検索結果（解）を受け取り、（２）で受信したリクエスト、（３）で得た文献数の３つ組を、分散配置された各文献検索サーバ２１０ａ〜ｘに送信して文献検索処理を依頼する。各文献検索サーバ２１０ａ〜ｘは以下に掲げる手続き(iii)〜(v)を実行する。【０２４９】
(iii)各文献検索サーバ２１０は、担当するバイオアイテム１〜ｒ毎に、文献セット種１〜ｍ毎にキーワードに関係する文献数Ｎｈを取得する。文献セット種１〜ｍのいずれかの文献数Ｎｈが１以上の各バイオアイテム（各候補バイオアイテム）について、以下に掲げる手続きを実行する。【０２５０】
(iv)各文献検索サーバ２１０は、当該バイオアイテム（候補バイオアイテム）がインターバル２に存在すると判断したとき、（３）で得た文献数の組に基づいて、統計計算によりキーワードと該バイオアイテムとの相関スコアを計算する。この相関スコアが既定の有意水準（所定の閾値）を下回るとき、(v)を実行する。【０２５１】
(v)各文献検索サーバ２１０は、インターバル１に存在するバイオアイテムと当該バイオアイテムとのすべてのペアを生成する。このうち、あらかじめ文献から取得した（バイオアイテム関係データベースに記憶された）バイオアイテム−バイオアイテム関係を持つペアを、共起関係に基づいて選抜する。さらに、選抜された各バイオアイテムペアについて相関スコアを、(iv)で求めた相関スコアと、バイオアイテム−バイオアイテム関係の相関スコア（共起相関スコア）と、を合成して算出する。この相関スコアが既定の有意水準（所定の閾値）を下回るバイオアイテムペアをバックエンド管理サーバ２０１に返す。【０２５２】
バックエンド管理サーバ２０１は、(i)〜(v)の処理による、すべての分散文献検索サーバ２１０ａ〜ｘから検索結果を受け取った後、これらの検索結果をシステム管理サーバ４００に返す。【０２５３】
（５）結果ＨＴＭＬドキュメント送信による検索結果の表示
以上の（４）を実行後、システム管理サーバ４００は、選択したすべてのバックエンド管理サーバ２０１から検索結果を受け取り、検索結果を解バイオアイテム毎にまとめ上げる。このとき、検索結果である各解バイオアイテム（候補バイオアイテムまたは関連バイオアイテム）について、一般には複数の解が得られる（キーワードから解バイオアイテムに達するまでに経由する候補バイオアイテムが複数得られる）。このうち最も総合相関スコアの小さい解を該バイオアイテムの解とする。次に、システム管理サーバ４００は、得られた解リストを相関スコアの小さい順にソートし、さらにこの結果をＨＴＭＬドキュメントに変換してユーザクライアント５００に返す。【０２５４】
ここで、本実施例についての本システムはＷｅｂサービスとして実装されていてもよい。すなわち、システム管理サーバ４００はＷｅｂサーバとして実装され、インターネットを介してユーザクライアント５００であるＷｅｂブラウザからリクエストを受理し、結果をＨＴＭＬドキュメント形式で送信するように構成してもよい。また、ここで、上述した本実施例におけるＷｅｂサーバからクライアント５００に対して送信された処理結果のＷｅｂブラウザにおける表示例を要約する。【０２５５】
以下、図２１〜図２９に示す例は、いずれもＩｎｔｅｌ（登録商標）社製Ｘｅｏｎ（商品名）３．６ＧＨｚのＣＰＵと２ＧＢのメモリとを備えた分散型ワークステーションを、２０台用いて実行させたものである。【０２５６】
ここでの実施例において用いた検索対象バイオアイテムは、マウス遺伝子、ヒト遺伝子、代謝物、薬品、疾患名、マウスミュータントである。各バイオアイテム数は、マウス遺伝子58,237件、ヒト遺伝子22,707件、代謝物9,350件、薬品1,015件、疾患名1,884件、マウスミュータント12,280件である。【０２５７】
さらに、ここで用いた文献セット種は、ＭＥＤＬＩＮＥ、ＰＰＩ、ミュータントマウスカタログ、ＯＭＩＭ、マウス遺伝子カタログ、ヒト遺伝子カタログ、代謝物カタログ、薬品カタログ、疾患名カタログである。本バイオアイテム検索装置の入力として用いた各文献セット種の文献数は、それぞれＭＥＤＬＩＮＥ  16,335,424件、ＰＰＩ  22,476件、ミュータントマウスカタログ  12,280件、ＯＭＩＭ  17,974件、マウス遺伝子カタログ  58,237件、ヒト遺伝子カタログ  22,707件、代謝物カタログ  9,350件、薬品カタログ  1,015件、疾患名カタログ  1,884件である。【０２５８】
また、この実施例において用いた各文献セット種の文献数については、文献全文検索器２１２に格納されている文献の総数（各バイオアイテム毎にまとめられた文献セットに含まれる文献数の合計）は、文献セット種毎にそれぞれＭＥＤＬＩＮＥ  16,112,256件、ＰＰＩ  87,288件、ミュータントマウスカタログ  27,035件、ＯＭＩＭ  23,023件、マウス遺伝子カタログ  58,237件、ヒト遺伝子カタログ  22,707件、代謝物カタログ  9,350件、薬品カタログ  1,015件、疾患名カタログ  1,884件である。また、文献全文検索器２０４に格納されている各文献セット種の文献数は、それぞれＭＥＤＬＩＮＥ  6,940,248件、ＰＰＩ  22,476件、ミュータントマウスカタログ  12,280件、ＯＭＩＭ  14,451件、マウス遺伝子カタログ  58,237件、ヒト遺伝子カタログ22,707件、代謝物カタログ  9,350件、薬品カタログ1,015件、疾患名カタログ  1,884件である。【０２５９】
すなわち、図２１はシングルインターバルモードにおけるカタログ検索結果表示画面の一例で、文献セット種ミュータントマウスカタログを用いてミュータントマウスを検索する例を示している。この例では、５２個の解が得られ、検索に要した時間は0.109秒であった。【０２６０】
また、図２２は、マルチプルインターバルモードにおけるドキュメント検索結果表示画面の一例で、文献セット種ＭＥＤＬＩＮＥを用いてマウス遺伝子を検索する例を示している。この例では、１３個の解が得られ、検索に要した時間は2.045秒であった。【０２６１】
また、図２３は、シングルインターバルモードにおけるドキュメント間接検索結果表示画面の一例で、文献セット種ＭＥＤＬＩＮＥを用いてマウス遺伝子を検索する例を示している。この例では、５個の解が得られ、検索に要した時間は0.858秒であった。【０２６２】
また、図２４は、シングルインターバルモードにおけるドキュメント直接検索結果表示画面の一例で、文献セット種ＭＥＤＬＩＮＥを用いてマウス遺伝子を検索する例を示している。この例では、９個の解が得られ、検索に要した時間は0.858秒であった。【０２６３】
また、図２５は、シングルインターバルモード（ただしインターバルを指定しない）における複数の文献セット種を用いた直接検索結果表示画面の一例で、文献セット種ＭＥＤＬＩＮＥ、ＰＰＩ、ミュータントマウスカタログ、ＯＭＩＭ、マウス遺伝子カタログ、ヒト遺伝子カタログ、代謝物カタログ、薬品カタログ、疾患名カタログを用いてマウス遺伝子、ヒト遺伝子、代謝物、薬品、ミュータントマウス、疾患を検索する例を示す図である。この例では、8,371個の解が得られ、検索に要した時間は3.41秒であった。【０２６４】
また、図２６は、シングルインターバルモードにおける複数の文献セット種を用いた、直接検索結果と間接検索結果の表示画面の一例で、文献セット種ＭＥＤＬＩＮＥ、ＰＰＩ、ミュータントマウスカタログ、ＯＭＩＭ、マウス遺伝子カタログ、ヒト遺伝子カタログ、代謝物カタログ、薬品カタログ、疾患名カタログを用いてマウス遺伝子を検索する例を示す図である。この例では、5,438個の解が得られ、検索に要した時間は1.902秒である。【０２６５】
また、図２７は、シングルインターバルモードにおける複数の文献セット種を用いた直接検索結果と間接検索結果の表示画面の一例で、文献セット種ＭＥＤＬＩＮＥ、ＰＰＩ、ミュータントマウスカタログ、ＯＭＩＭ、マウス遺伝子カタログ、ヒト遺伝子カタログ、代謝物カタログ、薬品カタログ、疾患名カタログを用いてマウス遺伝子を検索する例でキーワードとしてヒト遺伝子の識別子から構成されるブール論理式を用いた例を示す図である。図２７に示すように、ヒト遺伝子の識別子として「HGNC:2744」と「HGNC:28040」が入力されている。この例では、１５個の解が得られ、検索に要した時間は1.468秒であった。【０２６６】
また、図２８は、シングルインターバルモードにおける識別子の列を指定して複数の文献セット種を用いた、直接検索結果と間接検索結果の表示画面の一例で、文献セット種ＭＥＤＬＩＮＥ、ＰＰＩ、ミュータントマウスカタログ、ＯＭＩＭ、マウス遺伝子カタログ、ヒト遺伝子カタログ、代謝物カタログ、薬品カタログ、疾患名カタログを用いてマウス遺伝子を検索する例を示す図である。図２８に示すように、識別子の列として「MGI:99454,MGI:96575」が利用者により入力されている。この例では、２個の解が得られ、検索に要した時間は0.736秒であった。【０２６７】
また、図２９は、マルチプルインターバルモードにおける複数の文献セット種を用いた検索結果表示画面の一例で、文献セット種ＭＥＤＬＩＮＥ、ＰＰＩ、ミュータントマウスカタログ、ＯＭＩＭ、マウス遺伝子カタログ、ヒト遺伝子カタログ、疾患名カタログを用いてマウス遺伝子を検索する例を示す図である。この例では、１７個の解が得られ、検索に要した時間は1.928秒であった。【０２６８】
［文献数取得サーバ］
文献数取得サーバ２０２のアーキテクチャについて、図１８を用いて説明する。図１８は、文献数取得サーバのアーキテクチャの一例を示す図である。【０２６９】
図１８に示すように、文献数取得サーバ２０２は、インターフェース２０３と文献全文検索器２０４を備える。文献全文検索器２０４は、文献セット種１〜ｍ毎にバイオアイテム文献セットに関連する全ての文献を収集した文献セット（全文献セット：少なくとも１つのバイオアイテムに関連付けられている全ての文献の集合）群を記憶する全文献セットファイルを備える。この全文献セットに対してキーワードによる全文検索を行うことにより、文献セット種１〜ｍ毎に、キーワードに関連する文献数Ｎｋと関連しない文献数¬Ｎｋとを取得する。ここで、全文献セットファイルの形式については、好適にはApache  Lucene（商標）のインデックス形式が望ましいが、本発明はこのファイル形式を制限するものではない。【０２７０】
［分散文献検索サーバ］
次に分散文献検索サーバ２１０のアーキテクチャについて、図１９を参照して説明する。図１９は、分散文献検索サーバ２１０のアーキテクチャの一例を示す図である。【０２７１】
分散文献検索サーバ２１０は、５つのコンポーネント、すなわちインターフェース２１１、文献全文検索器２１２、アイテム領域判定器２１２ｉ、相関スコア計算器２１２ｄ、および、バイオアイテム推論器２１２ｅ、バイオアイテム名テーブル２１２ｆから構成される。【０２７２】
そして、分散文献検索サーバ２１０は、当該バイオアイテム文献セットを分散文献検索サーバ２１０ａ〜ｘの数で均等分割された各バイオアイテム文献セット群を記憶するバイオアイテム文献セットファイルを備える。すなわち、文献全文検索器２１２には、割り当てられたバイオアイテム文献セットのバイオアイテム１〜ｒ毎に、関連文献のセット（バイオアイテム文献セット）群が配置されている。このとき、関連する文献群は、図１９に示されているように文献セット種毎にまとめられて配置される。ここで、バイオアイテム文献セットファイルの形式については、好適にはApache  Lucene（商標）のインデックス形式が望ましいが、本発明はこのファイル形式を制限するものではない。【０２７３】
また、バイオアイテム推論器２１２ｅには、２バイオアイテム間の関係データが格納されたデータベース（バイオアイテム関係データベース）テーブルが備わっている。２バイオアイテム間の関係には、以下の２種類Ａ）とＢ）が存在する。【０２７４】
Ａ）文献上の共起関係から抽出される関係
２つのバイオアイテムの名前が一文献上に共存していることを、文献上で２バイオアイテムが共起しているという。このような共起関係から抽出された２バイオアイテムについて、２次元文献数テーブルと相関スコア（共起関係相関スコア）がそれぞれ文献セット種１〜ｍ毎にあらかじめ計算され、データベース化される。ここで、２次元文献数テーブルとは、該２バイオアイテムをそれぞれバイオアイテム１、バイオアイテム２とすると、ａ：バイオアイテム１の名前とバイオアイテム２の名前を両方含む文献数、ｂ：バイオアイテム１の名前を含みバイオアイテム２の名前を含まない文献数、ｃ：バイオアイテム１の名前を含まずバイオアイテム２の名前を含む文献数、ｄ：バイオアイテム１の名前もバイオアイテム２の名前も含まない文献数のａ、ｂ、ｃ、および、ｄの値から構成される２次元文献数テーブルをいう。また、共起関係相関スコアは、２次元文献数テーブルをフィッシャーの正確確率検定により検定を行うことにより算出されるＰ値である。【０２７５】
Ｂ）実験など文献共起以外の方法で抽出される関係
２つのバイオアイテムの関係に相関スコア（共起関係相関スコア）としてＰ値を与えてデータベース化する。このとき２次元文献数テーブルは定義されない。【０２７６】
ここで、シングルインターバルモードでの動作の場合、各分散文献検索サーバ２１０の動作は次の通りである。【０２７７】
・シングルインターバルモードでの動作
【数３】
0005180822.tif 000004
【０２７８】
（２）文献全文検索器２１２は、例えばバイオアイテム１（g１と表す。）について、次の（３）、（４）、（５）の動作を行う。
【０２７９】
【数４】
0005180822.tif 000005
【０２８０】
（４）文献全文検索器２１２は、（３）を他の文献セット種、すなわち文献セット種２から文献セット種ｍについて実行する。【０２８１】
【数５】
0005180822.tif 000006
ここで、バイオアイテムがインターバルに存在するか否かの判定において、該バイオアイテムが薬品など位置を持たないバイオアイテムセットに属している場合には、常にインターバルに存在するものとして処理される。また、該バイオアイテムの生物種と利用者により指定された領域（インターバル）のゲノム配列の生物種とが異なる場合でも、ホモロジー関係が存在する場合にはこのホモロジー関係を適用する。さらには、利用者の指示により、バイオアイテム１がインターバルに含まれているときであっても(ii)を実行させることもできる。
【数６】
0005180822.tif 000007
【０２８２】
【数７】
0005180822.tif 000008
【０２８３】
【数８】
0005180822.tif 000009
【０２８４】
【数９】
0005180822.tif 000010
ここで、図３２は、バイオアイテム１とバイオアイテム２との文献数テーブルの一例を示す図である。図３２に示すように、文献数テーブルは、a）バイオアイテム１を含み且つバイオアイテム２名を含む文献の数、ｂ）バイオアイテム１を含まず且つバイオアイテム２名を含む文献の数、ｃ）バイオアイテム１を含み且つバイオアイテム２名を含まない文献の数、および、ｄ）バイオアイテム１を含まず且つバイオアイテム２名を含まない文献の数、の４つの項目ａ）〜ｄ）のうち少なくとも一つから構成される。ここで、図３３は、ユーザクライアント５００であるＷｅｂブラウザ上で上記（５）、（６）における合成文献数テーブルの作成の方法を利用者が指定する例を示した図である。【０２８５】
図３３右図に示すように、（５）でキーワードとマウス遺伝子の関連付けに用いる文献セット種の選択タブ（ＭＥＤＬＩＮＥ選択タブＭＫ−３、ＰＰＩ選択タブＭＫ−４、mouse  mutant選択タブＭＫ−５、mouse  gene  record選択タブＭＫ−６）が表示される。すなわち、（５）における合成文献数テーブルの作成方法については、各文献セット種について、weak、strong、none(図には表示されていない)の３種類の方法から選択できる。ここで、weakが設定された文献セット種については、これらの文献セット種の２次元文献数テーブルから合成文献数テーブルが作成される。また、strongが設定された文献セット種については、該文献セット種の（３）で得られるキーワードにヒットする文献数ｎhが１以上であるとき、該文献セット種のキーワードとバイオアイテムとの相関スコアが０に設定される。このように、strongに設定された文献セット種に対しては、カタログセットに対する文献サーバの動作と同様の効果を奏し、ドキュメントセットとカタログセットとを同時に検索する機能が実現される。また、noneが設定された文献セット種については、検索対象の文献セット種から除外される。【０２８６】
また、図３３左図に示すように、（６）で用いるマウス遺伝子−マウス遺伝子間関係を指定する例が示されている。すなわち、図３３左図に示すように、文献上の共起関係から抽出されたマウス遺伝子−マウス遺伝子間の関係について、該文献セット種の選択タブ（ＰＰＩ選択タブＭＫ−１、ＭＥＤＬＩＮＥ選択タブＭＫ−２）が表示される。すなわち、（６）における合成文献数テーブルの作成方法については、文献セット種について、weak、strong、none(図には表示されていない)の３種類の方法から選択できる。ここで、weakが設定された文献セット種については、これらの文献セット種の２次元文献数テーブルから合成文献数テーブルが作成される。また、strongが設定された文献セット種については、共起する文献が１つ以上存在するとき、該文献セット種の該２バイオアイテム間の相関スコアが０に設定される。また、noneが設定された文献セット種については、検索対象の文献セット種から除外される。このように、利用者が各文献セット種の各種選択を行うことにより、図３０や図３１で示すような検索表示結果を得ることができる。ここで、図３０は、図３３の条件でヒットした、キーワードdiabetesとマウス遺伝子Rradとの関連文献の詳細を表示した例を示し、図３１はマウス遺伝子Ｉｎｓｒとマウス遺伝子Ｉｒｓ１の間の関連文献の詳細を表示した例を示した図である。【０２８７】
【数１０】
0005180822.tif 000011
【０２８８】
【数１１】
0005180822.tif 000012
【表１】
0005180822.tif 000013
【０２８９】
【数１２】
0005180822.tif 000014
【０２９０】
そして、（６）、（７）、（８）をバイオアイテム１に関連するその他のバイオアイテムについて実行する。【０２９１】
（１０）分散文献検索サーバ２１０は、（２）をその他のバイオアイテム、すなわちバイオアイテム２からバイオアイテムrについて実行する。【０２９２】
（１１）分散文献検索サーバ２１０は、記憶装置（メモリ）上に保持されたすべての解を、インターフェース２１１を介してバックエンド管理サーバ２０１に返す。【０２９３】
ここで、マルチプルインターバルモードでの動作の場合、各分散文献検索サーバ２１０の動作は次の通りである。【０２９４】
・マルチプルインターバルモードでの動作
まず、分散文献検索サーバ２１０は、インターバル１に存在するバイオアイテムを検索するため、上記シングルインターバルモードでの動作（１）、（２）、（３）、（４）、（５）(i)の順に実行し、得られた解を、インターフェース２１１を介してバックエンド管理サーバ２０１に返す。次に、バックエンド管理サーバ２０１は、すべての分散文献検索サーバ２１０ａ〜ｘから返された解をまとめ上げ、解リストＬを生成する。【０２９５】
つぎに、バックエンド管理サーバ２０１は、インターバル２に存在するバイオアイテムを検索し結果を得るため、各分散文献検索サーバ２１０ａ〜ｘに解リストＬを含むリクエストを送信する。文献全文検索器２１２は以下に掲げる動作を行う。【０２９６】
【数１３】
0005180822.tif 000015
【０２９７】
（１３）文献全文検索器２１２は、バイオアイテム１、インターバル２について、（３）、（４）、および（５）(i)を実行する。バイオアイテム１が解であるとき、（１４）を実行する。【０２９８】
（１４）文献全文検索器２１２は、解リストＬの各解バイオアイテムとバイオアイテム１から構成できる全てのバイオアイテムペアを作成する。各バイオアイテムペアについて以下の(a)および(b)を実行する。
(a)  いま、バイオアイテムペアの一つについて、このバイオアイテムペアを構成するバイオアイテムをそれぞれｇx、ｇ1とする。このバイオアイテムペアをバイオアイテム推論器２１２ｅに送り、ｇx、ｇ1に関係があるかを調べる。
(b)(a)の結果、ｇx、ｇ1の間に関係があった場合には、（１５）を実行する。
(c)(a)を他のバイオアイテムペアについても実行する。【０２９９】
【数１４】
0005180822.tif 000016
【０３００】
【数１５】
0005180822.tif 000017
【０３０１】
（１７）分散文献検索サーバ２１０は、（１３）をその他のバイオアイテム、すなわちバイオアイテム２からバイオアイテムrについて実行する。【０３０２】
（１８）分散文献検索サーバ２１０は、記憶装置（メモリ）上に保持されたすべての解を、インターフェース２１１を介してバックエンド管理サーバ２０１に返す。【０３０３】
［ヒットした文献数のより詳細な解析］
ヒットした文献数のより詳細な解析について、先に示した図８を用いて説明を行う。シングルインターバルモードの推論検索の解、マルチプルインターバルモードの解については、解を構成する２つのバイオアイテム、すなわちバイオアイテム１とバイオアイテム２についてそれぞれバイオアイテム１とキーワードとの関係、バイオアイテム２とキーワードとの関係、さらにバイオアイテム１とバイオアイテム２との関係が与えられ、これら三者それぞれについて（３）、（４）、（６）で得られる文献セット、相関スコア、２次元文献数テーブルから構成される３つ組のリストが存在する。いま、文献セットｄi(１≦i≦ｍ)について、三者すべての２次元文献数テーブルが存在するとき、図８に掲げる３次元文献数テーブルが構成できる。
【０３０４】
分散文献検索サーバ２１０にはこの３次元文献数テーブルを実現するための機能が備わっている。以下詳細な動作を記す。なお、以下使用する変数ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅ、ｆ、ｇ、ｈ、ｉ、ｊ、ｋ、ｍ、ｓ、ｔ、ｕ、ｖ、ｗ、ｘ、ｙ、および、ｚは、図８の各変数に対応している。【０３０５】
（１）インターフェース２１１はバックエンド管理サーバ２０１から解の一つとキーワードを受信し、文献全文検索器２１２に送信する。【０３０６】
（２）文献全文検索器２１２は、バイオアイテム名テーブル２１２ｆからバイオアイテム２の名前を取得する。【０３０７】
（３）文献全文検索器２１２は、解を構成するバイオアイテム１とキーワードとの関係、バイオアイテム２とキーワードとの関係、バイオアイテム１とバイオアイテム２の関係の三者について、文献セット、相関スコア、２次元文献数テーブルから構成される３つ組のリストを取得する。このとき、三者すべての３つ組に２次元文献数テーブルが存在するようなすべての文献セットを取得する。取得した各文献セットｄiについて（４)を実行する。
【０３０８】
（４）文献全文検索器２１２は、文献セットｄiのバイオアイテム１関連文献セット（バイオアイテム１のバイオアイテム文献セット）群に対し、キーワードかつバイオアイテム２の名前を含む文献を検索し、該文献数を得てｓとする。さらに、文献セットｄiのそれぞれキーワードとバイオアイテム１の２次元文献数テーブルをａ）、ｂ）、ｃ）、および、ｄ）、キーワードとバイオアイテム２の２次元文献数テーブルをｅ）、ｆ）、ｇ）、および、ｈ）、バイオアイテム１とバイオアイテム２の２次元文献数テーブルをｉ）、ｊ）、ｋ）、および、ｍ）とするとき、ｗ＝ａ−ｓ、ｕ＝ｅ−ｓ、ｔ＝ｉ−ｓ、ｖ＝ｆ−ｔ、ｘ＝ｋ−ｗ、ｙ＝ｃ−ｕ、ｚ＝ｄ−ｖをそれぞれ計算し、図８に示す３次元の文献数テーブルを生成する。【０３０９】
（５）文献全文検索器２１２は、（１）で受け取った解と、（４）で受け取った３次元文献数テーブル群との組を生成し、インターフェース２１１を介して、バックエンド管理サーバ２０１に返す。以上で、ヒットした文献数のより詳細な解析の説明を終える。【０３１０】
［概念語導入の効果］
また、バイオアイテム名のみから構成されるバイオアイテムクエリでＰ値を計算した場合、ヒットしたバイオアイテムのランキングが不正確であったが、概念語を導入したバイオアイテムクエリでＰ値を計算してもよく、この場合、ランキング結果の精度が大幅に改善される。【０３１１】
［他の実施の形態］
さて、これまで本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上述した実施の形態以外にも、上記特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施の形態にて実施されてよいものである。【０３１２】
また、本発明を文献フォルダの検索に用いる場合を説明する。例えば、文献フォルダのパス名として、
/home/document/diabetes/
があり、その文献フォルダ内に３つの文献がそれぞれ下記のファイルパス名でファイルとして存在する場合、これらの文献のファイルパス名はすべて該文献フォルダのパス名を含むため、該文献フォルダのパス名をバイオアイテム名にして本発明の方法を適用させることで、これら文献を有する文献セットを、該文献フォルダのバイオアイテム文献セットとして作成することができる。
/home/document/diabetes/patient1
/home/document/diabetes/patient2
/home/document/diabetes/patient3【０３１３】
また、上述の実施の形態では、バイオアイテム検索装置１００が主にスタンドアローンの形態で処理を行う場合を一例に説明したが、実施例で示したようにバイオアイテム検索装置１００とは別筐体で構成される他の端末装置からの要求に応じて処理を行い、その処理結果を当該クライアント端末に返却するように構成してもよい。図３４は、バイオアイテム検索端末装置６００の構成の一例を示すブロック図である。【０３１４】
すなわち、図３４に示すように、バイオアイテム検索端末装置６００は、ネットワーク３００を介して、バイオアイテム検索装置１００と相互に接続され、少なくとも制御部６０２と入力部６１２と出力部６１４を備えて構成される。【０３１５】
バイオアイテム検索端末装置６００は、入力制御部６０２ａの処理により、利用者に、入力部６１２を介してキーワードやゲノム領域情報や識別子情報を入力させるよう制御し、送信部６０２ｂの処理により、当該キーワード等をバイオアイテム検索装置１００に送信し、受信出力部６０２ｃの処理により、バイオアイテム検索装置１００から出力された、候補バイオアイテム、関連バイオアイテム、または、共起キーワード相関スコアを受信し、出力部６１４に出力するよう構成される。ここで、図３５は、バイオアイテム検索端末装置６００の処理の一例を示すフローチャートである。
【０３１６】
図３５に示すように、まず、バイオアイテム検索端末装置６００は、入力制御部６０２ａの処理により、入出力インターフェース部６０８を制御して、入力部６１２を介して、利用者にキーワードやゲノム領域情報や識別子情報等の利用者入力情報を入力させるよう制御する（ＳＧ−１）。【０３１７】
そして、バイオアイテム検索端末装置６００は、送信部６０２ｂの処理により、通信制御インターフェース部６０４を制御して、キーワード等の利用者入力情報をバイオアイテム検索装置１００に送信する（ＳＧ−２）。【０３１８】
そして、バイオアイテム検索端末装置６００は、受信出力部６０２ｃの処理により、通信制御インターフェース部６０４を制御して、バイオアイテム検索装置１００から出力された、候補バイオアイテム、関連バイオアイテム、または、共起キーワード相関スコア等を受信する（ＳＧ−３）。【０３１９】
そして、バイオアイテム検索端末装置６００は、候補バイオアイテムまたは関連バイオアイテムを、対応する相関スコア等に基づいて、出力部６１２に出力するよう入出力制御インターフェース部６０８を制御する（ＳＧ−４）。以上が、本発明をクライアント端末（バイオアイテム検索端末装置６００）に適用した場合の他の実施の形態である。【０３２０】
また、実施の形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。【０３２１】
このほか、上記文献中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各処理の登録データや検索条件等のパラメータを含む情報、画面例、データベース構成については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。【０３２２】
また、バイオアイテム検索装置１００に関して、図示の各構成要素は機能概略的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。【０３２３】
例えば、バイオアイテム検索装置１００の各装置が備える処理機能、特に制御部１０２にて行われる各処理機能については、その全部または任意の一部を、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）および当該ＣＰＵにて解釈実行されるプログラムにて実現することができ、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現することも可能である。尚、プログラムは、後述する記録媒体に記録されており、必要に応じてバイオアイテム検索装置１００に機械的に読み取られる。すなわち、ＲＯＭまたはＨＤなどの記憶部１０６などは、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）として協働してＣＰＵに命令を与え、各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。このコンピュータプログラムは、ＲＡＭにロードされることによって実行され、ＣＰＵと協働して制御部を構成する。【０３２４】
また、このコンピュータプログラムは、バイオアイテム検索装置１００に対して任意のネットワーク３００を介して接続されたアプリケーションプログラムサーバに記憶されていてもよく、必要に応じてその全部または一部をダウンロードすることも可能である。【０３２５】
また、本発明に係る方法をコンピュータに実行させるプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納することもできる。ここで、この「記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等の任意の「可搬用の物理媒体」、あるいは、ＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネットに代表されるネットワークを介してプログラムを送信する場合の通信回線や搬送波のように、短期にプログラムを保持する「通信媒体」を含むものとする。【０３２６】
また、「プログラム」とは、任意の言語や記述方法にて記述されたデータ処理方法であり、ソースコードやバイナリコード等の形式を問わない。なお、「プログラム」は必ずしも単一的に構成されるものに限られず、複数のモジュールやライブラリとして分散構成されるものや、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）に代表される別個のプログラムと協働してその機能を達成するものをも含む。なお、実施の形態に示した各装置において記録媒体を読み取るための具体的な構成、読み取り手順、あるいは、読み取り後のインストール手順等については、周知の構成や手順を用いることができる。【０３２７】
記憶部１０６に格納される各種のデータベース等（全文献セットファイル１０６ａ〜識別子情報データベース１０６ｅ）は、ＲＡＭ、ＲＯＭ等のメモリ装置、ハードディスク等の固定ディスク装置、フレキシブルディスク、光ディスク等のストレージ手段であり、各種処理やウェブサイト提供に用いる各種のプログラムやテーブルやデータベースやウェブページ用ファイル等を格納する。【０３２８】
また、バイオアイテム検索装置１００は、既知のパーソナルコンピュータ、ワークステーション等の情報処理装置を接続し、該情報処理装置に本発明の方法を実現させるソフトウェア（プログラム、データ等を含む）を実装することにより実現してもよい。【０３２９】
更に、装置の分散・統合の具体的形態は図示するものに限られず、その全部または一部を、各種の付加等に応じた任意の単位で、機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【産業上の利用可能性】
【０３３０】
以上詳述に説明したように、本発明によれば、検索時に余計な計算処理時間をかけずに済む、ランキング表示や関連アイテムの発見を可能とする、バイオアイテム検索装置、バイオアイテム検索端末装置、バイオアイテム検索方法、および、プログラムを提供することができるので、生物学（遺伝学、疫学、システムバイオロジーを含む）や化学等を含む、情報検索を必要とする情報処理分野において利用可能である。
【図１】
0005180822.tif 000018
【図２】
0005180822.tif 000019
【図３】
0005180822.tif 000020
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
0005180822.tif 000024
【図８】
0005180822.tif 000025
【図９】
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【図１０】
0005180822.tif 000027
【図１１】
0005180822.tif 000028
【図１２】
0005180822.tif 000029
【図１３】
0005180822.tif 000030
【図１４】
0005180822.tif 000031
【図１５】
0005180822.tif 000032
【図１６】
0005180822.tif 000033
【図１７】
0005180822.tif 000034
【図１８】
0005180822.tif 000035
【図１９】
0005180822.tif 000036
【図２０】
0005180822.tif 000037
【図３２】
0005180822.tif 000038
【図３４】
0005180822.tif 000039
【図３５】
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【図２１】
0005180822.tif 000041
【図２２】
0005180822.tif 000042
【図２３】
0005180822.tif 000043
【図２４】
0005180822.tif 000044
【図２５】
0005180822.tif 000045
【図２６】
0005180822.tif 000046
【図２７】
0005180822.tif 000047
【図２８】
0005180822.tif 000048
【図２９】
0005180822.tif 000049
【図３０】
0005180822.tif 000050
【図３１】
0005180822.tif 000051
【図３３】
0005180822.tif 000052